conversation_by_ux3

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Jasne, oto krótki przykład. Wyobraź sobie, że chcesz nauczyć komputer odróżniać zdjęcia psów od zdjęć kotów. W uczeniu maszynowym dostarczasz algorytmowi setki zdjęć z podpisami "pies" lub "kot". Na tej podstawie model uczy się wzorców i cech charakterystycznych dla każdej grupy. Po treningu jest w stanie samodzielnie ocenić, czy na nowym, nieznanym mu zdjęciu jest pies, czy kot. Jest to przykład uczenia nadzorowanego.
[eduexe-source]7:6[/eduexe-source]

[student_1119_ux3]

Nie wiem, do czego się odnosisz. Jestem na samym początku kursu. Jeszcze go nie znam. To nie jest dobry przykład.

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Masz rację, przepraszam za zamieszanie. Skoro jesteś na początku, zacznijmy od podstaw.

Celem tego kursu jest przybliżenie Ci tematyki Uczenia Maszynowego. Jest to dziedzina sztucznej inteligencji, w której algorytmy uczą się na podstawie dostarczonych im danych (doświadczenia), aby móc podejmować decyzje lub prognozować wyniki, bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu.

[eduexe-source]7:1[/eduexe-source][eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

[student_1119_ux3]

Które z poniższych technik są często stosowane do przetwarzania języka naturalnego (NLP)? Tokenizacja Lematyzacja Redukcja składniowa Parsowanie hiperparametryczne

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Brak informacji w dostarczonym źródle.

[student_1119_ux3]

Jaką rolę pełnią dane w procesie uczenia maszynowego?

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dane są kluczowym i niezbędnym elementem uczenia maszynowego. Algorytmy na podstawie dostarczonych im danych (doświadczenia) budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować wyniki. Dane wykorzystuje się do trenowania i testowania działania modelu. Ich odpowiedni dobór i przygotowanie jest niezwykle ważne, by uczenie maszynowe było możliwe i skuteczne.
[eduexe-source]componentId:7,slideId:1[/eduexe-source]
[eduexe-source]componentId:11,slideId:1[/eduexe-source]

[student_1119_ux3]

Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

[bot_external]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Zgodnie z Twoimi postępami, ukończyłeś/aś część wprowadzającą kursu. Wypełniłeś/aś kwestionariusz i podszedłeś/podeszłaś do testu początkowego, w którym nie udało Ci się zdobyć punktów.

Przed Tobą cała merytoryczna część kursu. Składa się ona z czterech modułów do zrealizowania:
• Moduł A: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego
• Moduł B: Dane w Uczeniu Maszynowym
• Moduł C: Podstawowe pojęcia UM
• Moduł D: Metryki

[student_1119_ux3]

Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

[bot_external]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Zgodnie z Twoimi postępami, ukończyłeś/aś część wprowadzającą (kwestionariusz, test początkowy) oraz pierwszy moduł merytoryczny: "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego". Za test cząstkowy z tego modułu udało Ci się zdobyć 5 punktów.

Przed Tobą do zrealizowania pozostały trzy moduły:
• Moduł B: Dane w Uczeniu Maszynowym
• Moduł C: Podstawowe pojęcia UM
• Moduł D: Metryki

[student_1119_ux3]

Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Ukończyłeś/aś moduł "Dane w Uczeniu Maszynowym". Najważniejsze jest, by pamiętać, że odpowiedni dobór i przygotowanie danych ma kluczowe znaczenie dla skuteczności modelu.

Najważniejsze problemy z danymi i sposoby radzenia sobie z nimi to:
• Nierówna liczebność klas: rozwiązaniem jest dodanie przykładów do mniej licznej klasy.
• Dane spoza klas: należy dodać nową klasę z odpowiednią liczbą przykładów.
• Przypadki graniczne: można dodać więcej podobnych przykładów lub utworzyć klasę pośrednią.

[eduexe-source]componentId:11:slideId:1[/eduexe-source]
[eduexe-source]componentId:12:slideId:5[/eduexe-source]

[student_1119_ux3]

Wyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.

[bot_external]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Oczywiście. Najważniejsze pojęcia z aktualnego modułu kursu ("Podstawowe pojęcia UM") to:

• Zbiór uczący i testowy: Zbiór uczący to dane, na których model trenuje (jak zadania w podręczniku). Zbiór testowy to nowe dane, używane do sprawdzenia, jak dobrze model się nauczył (jak egzamin). [eduexe-source]componentId:15,slideId:3[/eduexe-source]
• Epoka: Jedno pełne przejście modelu przez cały zbiór uczący w trakcie treningu. [eduexe-source]componentId:16,slideId:3[/eduexe-source]
• Strata (loss): Miara błędu modelu. Im jest niższa, tym model działa lepiej. [eduexe-source]componentId:17,slideId:2[/eduexe-source]
• Przeuczenie (overfitting): Zjawisko, w którym model zbyt mocno dopasowuje się do danych uczących ("uczy się ich na pamięć") i przez to słabo radzi sobie z nowymi danymi. [eduexe-source]componentId:17,slideId:4[/eduexe-source]
• Macierz pomyłek: Tabela, która pokazuje, ile przykładów ze zbioru testowego model sklasyfikował poprawnie, a ile błędnie. [eduexe-source]componentId:18,slideId:1[/eduexe-source]