conversation_by_3co

[bot_external]

Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach:

• Rekomendacje: np. w sklepach internetowych, platformach streamingowych.
• Rozpoznawanie obrazów/mowy: np. w wyszukiwarkach, asystentach głosowych, diagnostyce medycznej.
• Przetwarzanie języka naturalnego: np. tłumaczenie, chatboty, analiza sentymentu.
• Autonomiczne pojazdy: do nawigacji i wykrywania obiektów.
• Finanse: wykrywanie oszustw, prognozowanie rynkowe.
• Medycyna: diagnoza chorób, odkrywanie leków.

[student_1021_3co]

jak wykorzystać dane w uczeniu maszynowym

[bot_external]

Dane są kluczowe w uczeniu maszynowym. Najpierw trzeba je zebrać i odpowiednio przygotować (oczyścić, usunąć braki, znormalizować). Następnie dzieli się je na zbiory: treningowy (do nauki modelu), walidacyjny (do optymalizacji) i testowy (do oceny końcowej). Ważna jest też inżynieria cech, czyli transformacja danych w formę najlepiej reprezentującą problem.

[student_1021_3co]

co to jest zbiór uczący

[bot_external]

Zbiór uczący (treningowy) to zestaw danych używany do "nauczenia" modelu uczenia maszynowego. Model analizuje te dane, aby identyfikować wzorce i zależności, które pozwolą mu później przewidywać lub klasyfikować nowe, nieznane dane.

[student_1021_3co]

co to jest zbiór testowy

[bot_external]

Zbiór testowy to niezależny zestaw danych, który służy do oceny ostatecznej wydajności i generalizacji wytrenowanego modelu uczenia maszynowego. Model nie widzi tych danych podczas uczenia, co pozwala sprawdzić, jak dobrze radzi sobie z nowymi, nieznanymi przykładami.

[student_1021_3co]

co to jest epoka i wsad

[bot_external]

Epoka to pojedynczy, pełny cykl, w którym cały zbiór uczący jest przetworzony przez model uczenia maszynowego. Wsad (batch) to natomiast podzbiór danych ze zbioru uczącego, który jest przetwarzany w jednej iteracji przed aktualizacją wag modelu.

[student_1021_3co]

co to jest współczynnik uczenia\

[bot_external]

Współczynnik uczenia (learning rate) to hiperparametr w algorytmach optymalizacji (np. spadku gradientowego), który określa wielkość kroku, z jaką wagi modelu są aktualizowane na podstawie gradientu funkcji straty. Ma kluczowe znaczenie dla szybkości i stabilności procesu uczenia modelu.

[student_1021_3co]

co to jest funkcja straty

[bot_external]

Funkcja straty (loss function) to miara błędu, która określa, jak bardzo przewidywania modelu uczenia maszynowego różnią się od rzeczywistych wartości. Jej celem jest ilościowe określenie "złej" pracy modelu, a algorytmy uczenia maszynowego dążą do jej minimalizacji.

[student_1021_3co]

jak zapobiegać przeuczeniu

[bot_external]

Przeuczeniu (overfitting) można zapobiegać na kilka sposobów: zwiększając ilość danych treningowych, stosując regularyzację (np. L1, L2), wczesne zatrzymywanie treningu, walidację krzyżową, upraszczanie modelu (np. mniej cech) lub używając technik takich jak dropout w sieciach neuronowych.

[student_1021_3co]

jak zapobiegać niedouczeniu

[bot_external]

Niedouczeniu (underfitting) można zapobiegać poprzez: zwiększenie złożoności modelu (np. więcej warstw, neuronów), zmniejszenie regularyzacji, dodanie więcej istotnych cech (inżynieria cech), dłuższe trenowanie modelu lub wybranie bardziej zaawansowanego algorytmu uczenia maszynowego.

[student_1021_3co]

do czego używamy macierzy pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek (confusion matrix) służy do oceny wydajności modelu klasyfikacyjnego. Pokazuje, jak dobrze model przewiduje różne klasy, zestawiając rzeczywiste wartości z przewidywanymi. Umożliwia obliczenie kluczowych metryk, takich jak dokładność, precyzja, czułość (recall) i wynik F1, dając szczegółowy obraz błędów i poprawnych przewidywań.

[student_1021_3co]

opowiedz o metrykach