<![CDATA[conversation_by_hzi]]>Topic created

]]>https://forum.eduexe.com/topic/251/conversation_by_hziRSS for NodeSat, 06 Jun 2026 00:15:53 GMTTue, 26 May 2026 09:05:32 GMT60<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:52:05 GMT]]>[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Ukończono moduł "Start", w tym zapoznano się z materiałami do kursu.

Przed Tobą jeszcze główne moduły kursu:

  • Moduł A: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego
  • Moduł B: Dane w Uczeniu Maszynowym
  • Moduł C: Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego
  • Moduł D: Metryki

Nie rozpoczęto żadnego testu. Twój obecny wynik w kursie to 0 punktów.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4252https://forum.eduexe.com/post/4252Tue, 26 May 2026 13:52:05 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:51:57 GMT]]>Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4251https://forum.eduexe.com/post/4251Tue, 26 May 2026 13:51:57 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:51:50 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aby lepiej zrozumieć podstawowe pojęcia, wyobraź sobie naukę do egzaminu z matematyki. Zbiór uczący to jak zadania z repetytorium, które rozwiązujesz, znając poprawne odpowiedzi i ucząc się na nich. Zbiór testowy to sam egzamin, z nowymi zadaniami, które sprawdzają Twoją prawdziwą wiedzę. Zjawisko przeuczenia to jak nauczenie się na pamięć wszystkich odpowiedzi z repetytorium – będziesz świetny w tych konkretnych zadaniach, ale nie poradzisz sobie z nowymi na egzaminie.
[eduexe-source]15:3[/eduexe-source][eduexe-source]17:4[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/4250https://forum.eduexe.com/post/4250Tue, 26 May 2026 13:51:50 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:51:41 GMT]]>Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4249https://forum.eduexe.com/post/4249Tue, 26 May 2026 13:51:41 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:51:30 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu skupia się na podstawowych pojęciach Uczenia Maszynowego. Najważniejsze, co należy zapamiętać, to:

  • Zbiór uczący to dane, na których model się uczy (ze znanymi odpowiedziami), a zbiór testowy służy do weryfikacji modelu na nowych danych.
  • Epoka to jedno przejście modelu przez cały zbiór uczący, a wsad to porcja danych przetwarzana jednocześnie.
  • Współczynnik uczenia się określa wielkość korekt modelu.
  • Funkcja straty mierzy błędy modelu, które dąży się do minimalizacji.
  • Przeuczenie to nadmierne dopasowanie do danych uczących, a niedouczenie to zbyt prosty lub niewystarczająco wytrenowany model.
  • Macierz pomyłek podsumowuje poprawne i błędne klasyfikacje modelu.
    [eduexe-source]20:1[/eduexe-source]
]]>https://forum.eduexe.com/post/4248https://forum.eduexe.com/post/4248Tue, 26 May 2026 13:51:30 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:51:21 GMT]]>Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4247https://forum.eduexe.com/post/4247Tue, 26 May 2026 13:51:21 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:47:36 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu to:

  • Zbiór uczący: Dane, na których model się uczy, znając poprawne odpowiedzi.
  • Zbiór testowy: Dane do weryfikacji modelu, których nie widział w trakcie nauki.
  • Epoka: Jedno pełne przejście modelu przez zbiór uczący.
  • Wsad: Porcja danych przetwarzana jednocześnie.
  • Współczynnik uczenia się: Określa wielkość korekt modelu.
  • Funkcja straty: Mierzy błędy modelu, dążymy do jej minimalizacji.
  • Przeuczenie: Nadmierne dopasowanie do danych uczących, słaba skuteczność na nowych danych.
  • Niedouczenie: Model zbyt prosty lub za mało wytrenowany.
  • Macierz pomyłek: Tabela podsumowująca poprawne i błędne klasyfikacje modelu.
    [eduexe-source]20:1[/eduexe-source]
]]>https://forum.eduexe.com/post/4246https://forum.eduexe.com/post/4246Tue, 26 May 2026 13:47:36 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 13:47:22 GMT]]>Wyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4245https://forum.eduexe.com/post/4245Tue, 26 May 2026 13:47:22 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 09:05:57 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aby lepiej zrozumieć uczenie maszynowe, wyobraź sobie tworzenie modelu w Google Teachable Machine. Możesz nauczyć go rozróżniać psy i koty, dostarczając mu zbiór ich zdjęć. Po wytrenowaniu model potrafi ocenić nowe obrazy, decydując, do której kategorii należy obiekt, nawet jeśli nie widział go wcześniej.
[eduexe-source]8:9[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/4177https://forum.eduexe.com/post/4177Tue, 26 May 2026 09:05:57 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_hzi on Tue, 26 May 2026 09:05:41 GMT]]>Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4176https://forum.eduexe.com/post/4176Tue, 26 May 2026 09:05:41 GMT