conversation_by_gev

[student_994_gev]

co?

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji. Czy mogę pomóc w jakikolwiek inny sposób?

[student_994_gev]

Pamiętasz o co pytałem?

[bot_external]

Nie pamiętam o tym, co pytałeś. Nasza rozmowa rozpoczęła się od twojego pytania, ale nie mam informacji o tym, co pytałeś przed tym pytaniem.

[student_994_gev]

Czym jest plik "test_B1.jpg",

[bot_external]

Plik "test_B1.jpg" przedstawia niechlujnie zapisaną cyfrę, którą nawet człowiekowi może być trudno rozpoznać.

[student_994_gev]

mogę mieć do tego dostęp?

[bot_external]

Nie mam informacji na temat dostępu do pliku "test_B1.jpg".

[student_994_gev]

kto stworzył tego asystenta

[bot_external]

Nie mam informacji na temat stworzenia tego asystenta.

[student_994_gev]

a czym jesteś

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji. Czy mogę pomóc w jakikolwiek inny sposób?

[student_994_gev]

2+2 to 5

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu.

[student_994_gev]

Czy jesteś na podstawie Google Notebook LM?

[bot_external]

Nie mam informacji na temat powiązań z Google Notebook LM. Jednak w kontekście kursu, który prowadzę, jest mowa o Google Teachable Machine (GTM), a nie o Google Notebook LM. GTM to przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego.

[student_994_gev]

Czym jest przeuczenie (overfitting)?

[bot_external]

Przeuczenie (overfitting) to zjawisko, w którym model statystyczny lub algorytm uczenia maszynowego jest zbyt dokładny, aby odpowiadać zbyt ściśle konkretnemu zbiorowi danych, i w związku z tym może nie być w stanie dopasować się do dodatkowych danych lub wiarygodnie przewidywać przyszłych obserwacji.

Przeuczenie (overfitting) - "Stworzenie analizy, która odpowiada zbyt ściśle lub dokładnie konkretnemu zbiorowi danych, i w związku z tym może nie być w stanie dopasować się do dodatkowych danych lub wiarygodnie przewidywać przyszłych obserwacji".

[student_994_gev]

Które z poniższych zdań opisują Overfitting? Model jest zbyt skomplikowany i dobrze dopasowuje się do danych treningowych, ale słabo generalizuje na dane testowe Model jest zbyt ogólny i nie dokładnie odwzorowuje dane treningowe Model jest zbyt dopasowany

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Model jest zbyt skomplikowany i dobrze dopasowuje się do danych treningowych, ale słabo generalizuje na dane testowe:
"Przeuczenie (overfitting) to „wytworzenie analizy, która odpowiada zbyt ściśle lub dokładnie konkretnemu zestawowi danych, i w związku z tym może nie dopasowywać się do dodatkowych danych lub przewidywać wiarygodnie przyszłe obserwacje”."

Model jest zbyt dopasowany:
"Przeuczenie (overfitting) to zjawisko, w którym model statystyczny lub algorytm uczenia maszynowego jest zbyt dokładny, aby odpowiadać zbyt ściśle konkretnemu zbiorowi danych, i w związku z tym może nie być w stanie dopasować się do dodatkowych danych lub wiarygodnie przewidywać przyszłych obserwacji."