<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[conversation_by_vci]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">Topic created</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/218/conversation_by_vci</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 02:13:20 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/topic/218.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:24:21 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:26:42 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]<br />
"Recall" to po polsku "Czułość". Jest to metryka, którą definiuje się jako stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych (np. poprawnie wykrytych chorób) do wszystkich faktycznie pozytywnych przykładów w zbiorze danych (np. wszystkich chorych). Mówi nam, jaki procent wszystkich pozytywnych przypadków w rzeczywistości został wykryty przez model. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source]</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3725</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3725</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:26:42 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:26:23 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">czym jest recall</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3722</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3722</guid><dc:creator><![CDATA[student_1077_vci]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:26:23 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:25:49 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]<br />
"Precision" to po polsku "Precyzja". Jest to metryka służąca do oceny jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiuje się ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. Inaczej mówiąc, pokazuje, jak wiele pozytywnych prognoz modelu było trafnych. [eduexe-source]23:1[/eduexe-source]</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3721</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3721</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:25:49 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:25:31 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">czym jest precision, jak to jest po polsku?</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3719</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3719</guid><dc:creator><![CDATA[student_1077_vci]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:25:31 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:25:18 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]<br />
Znam wiele metryk, które służą do oceny modeli uczenia maszynowego. Ich wybór zależy od rodzaju zadania (np. klasyfikacja, regresja). W kursie omawiane są metryki do zadań klasyfikacji:</p>
<ul>
<li><strong>Dokładność (Accuracy):</strong> ogólny procent poprawnych predykcji. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source]</li>
<li><strong>Precyzja (Precision):</strong> jak wiele pozytywnych prognoz było trafnych. [eduexe-source]23:1[/eduexe-source]</li>
<li><strong>Czułość (Recall):</strong> jak wiele faktycznych pozytywnych przypadków model wykrył. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source]</li>
<li><strong>F-score:</strong> kompromis między precyzją a czułością. [eduexe-source]25:1[/eduexe-source]</li>
</ul>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3718</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3718</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:25:18 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:24:47 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">jakie znasz metryki?</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3716</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3716</guid><dc:creator><![CDATA[student_1077_vci]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:24:47 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:24:40 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]<br />
Uczenie Maszynowe (ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na algorytmach automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3715</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3715</guid><dc:creator><![CDATA[bot_external]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:24:40 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to conversation_by_vci on Fri, 17 Apr 2026 15:24:25 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">czym jest ml?</p>
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/post/3713</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/post/3713</guid><dc:creator><![CDATA[student_1077_vci]]></dc:creator><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 15:24:25 GMT</pubDate></item></channel></rss>