<![CDATA[conversation_by_ggs]]>Topic created

]]>https://forum.eduexe.com/topic/274/conversation_by_ggsRSS for NodeFri, 05 Jun 2026 23:53:05 GMTSun, 31 May 2026 16:42:32 GMT60<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:57:05 GMT]]>[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Wyobraźmy sobie, że system UM ma klasyfikować eseje uczniów na "Zaliczone" i "Niezaliczony".
Uczenie Maszynowe (UM) uczy się reguł oceny z przykładów (danych z etykietami "Zaliczone"/"Niezaliczony"), zamiast być programowanym. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source] [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]
Model to "wiedza" systemu, a algorytm to metoda, jaką się uczy. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
Funkcja straty mierzy błędy w ocenie, a optymalizacja je minimalizuje. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
To przykład klasyfikacji w uczeniu nadzorowanym. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/4641https://forum.eduexe.com/post/4641Sun, 31 May 2026 16:57:05 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:56:50 GMT]]>Daj mi przykład jak dla nauczyciela.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4640https://forum.eduexe.com/post/4640Sun, 31 May 2026 16:56:50 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:56:31 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Wyobraź sobie, że uczysz komputer rozróżniać zdjęcia psów i kotów. Pokazujesz mu liczne zdjęcia (dane) z etykietami ("pies" lub "kot"). To uczenie nadzorowane [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]. Komputer używa algorytmu, by stworzyć model, który potrafi przypisać nowe zdjęcie do odpowiedniej klasy ("pies" lub "kot") – to klasyfikacja [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]. Jeśli model się pomyli, funkcja straty to oceni, a optymalizacja go poprawi [eduexe-source]7:1[/eduexe-source].

]]>https://forum.eduexe.com/post/4639https://forum.eduexe.com/post/4639Sun, 31 May 2026 16:56:31 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:56:20 GMT]]>Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4638https://forum.eduexe.com/post/4638Sun, 31 May 2026 16:56:20 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:56:09 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W aktualnej części kursu "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego" kluczowe jest zrozumienie, że Uczenie Maszynowe (UM) to gałąź AI, gdzie algorytmy uczą się z danych, tworząc modele do podejmowania decyzji [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Pamiętaj o głównych elementach UM: danych, modelu, algorytmie, funkcji straty i optymalizacji [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Kurs skupia się na uczeniu nadzorowanym, szczególnie na zadaniach klasyfikacji [eduexe-source]7:6[/eduexe-source][eduexe-source]7:8[/eduexe-source].

]]>https://forum.eduexe.com/post/4637https://forum.eduexe.com/post/4637Sun, 31 May 2026 16:56:09 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:56:03 GMT]]>Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4636https://forum.eduexe.com/post/4636Sun, 31 May 2026 16:56:03 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:55:56 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W aktualnej części kursu ("A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego") poznajesz podstawy Uczenia Maszynowego (UM).

Najważniejsze pojęcia to:

  • Uczenie Maszynowe (UM) – obszar Sztucznej Inteligencji, gdzie algorytmy uczą się z danych, tworząc modele matematyczne do podejmowania decyzji lub prognozowania bez bycia wprost zaprogramowanym. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
  • Główne elementy UM – to dane (do trenowania i testowania), model (matematyczna reprezentacja problemu), algorytm (zestaw reguł do uczenia modelu), funkcja straty (ocena działania modelu) i optymalizacja (dopasowanie parametrów modelu). [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
  • Rodzaje UM – wyróżniamy uczenie nadzorowane (model dostaje prawidłowe odpowiedzi), nienadzorowane (model sam odkrywa wzorce) i przez wzmacnianie (model uczy się przez interakcje i system kar/nagród). Kurs skupia się na uczeniu nadzorowanym. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]
  • Problemy UM nadzorowanego – to predykcja (przewidywanie wartości liczbowej) i klasyfikacja (przypisywanie obiektu do klasy). W tym kursie skupiamy się na klasyfikacji. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]
]]>https://forum.eduexe.com/post/4635https://forum.eduexe.com/post/4635Sun, 31 May 2026 16:55:56 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:55:51 GMT]]>Wyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4634https://forum.eduexe.com/post/4634Sun, 31 May 2026 16:55:51 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:55:15 GMT]]>[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje dotychczasowe postępy: spędziłeś w kursie 12.95 minut. Odwiedziłeś komponent "Start" [eduexe-source]1:1[/eduexe-source], pobrałeś materiały do kursu [eduexe-source]1:2[/eduexe-source], wypełniłeś "Kwestionariusz początkowy" [eduexe-source]4[/eduexe-source] i ukończyłeś "Test początkowy" [eduexe-source]6[/eduexe-source], zdobywając 8 z 10 punktów. Obecnie jesteś w module "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" i znajdujesz się w komponencie "A1 - Wprowadzenie do uczenia maszynowego" [eduexe-source]7[/eduexe-source].

Do wykonania pozostały: dalsze części modułu "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" (m.in. "A2 - Wprowadzenie do Google Teachable Machine" [eduexe-source]8[/eduexe-source] i test "AT - Wprowadzenie do UM - Test" [eduexe-source]9[/eduexe-source]), a także moduły "Dane w procesie UM" (m.in. "B1 - Dane w procesie uczenia" [eduexe-source]11[/eduexe-source] i test "BT - Dane w procesie uczenia - Test" [eduexe-source]13[/eduexe-source]), "Podstawowe pojęcia UM" (m.in. "C1 - Podstawowe pojęcia UM - Zbiór uczący i zbiór testowy" [eduexe-source]15[/eduexe-source] i test "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" [eduexe-source]19[/eduexe-source]) oraz "Metryki" (m.in. "D1 - Metryki - wprowadzenie" [eduexe-source]21[/eduexe-source] i test "DT - Metryki - test" [eduexe-source]28[/eduexe-source]). Na koniec czeka Cię "Kwestionariusz końcowy" [eduexe-source]27[/eduexe-source] i "Zadanie końcowe" [eduexe-source]36[/eduexe-source]. Całkowity szacowany czas kursu to 120 minut, więc pozostało Ci około 107 minut pracy.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4633https://forum.eduexe.com/post/4633Sun, 31 May 2026 16:55:15 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:54:52 GMT]]>Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4632https://forum.eduexe.com/post/4632Sun, 31 May 2026 16:54:52 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:54:23 GMT]]>[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Zrozumiałem. Od teraz będę komunikować się z Tobą po polsku.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4631https://forum.eduexe.com/post/4631Sun, 31 May 2026 16:54:23 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:54:20 GMT]]>Wróćmy do polskiego.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4630https://forum.eduexe.com/post/4630Sun, 31 May 2026 16:54:20 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:53:31 GMT]]>[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Okay, I will summarize your progress in English.

You have spent approximately 11.4 minutes in the course so far. You have visited the "Start" component [eduexe-source]1:1[/eduexe-source] and downloaded the course materials [eduexe-source]1:2[/eduexe-source]. You also completed the "Initial Questionnaire" [eduexe-source]4:0[/eduexe-source] and the "Initial Test" [eduexe-source]6:0[/eduexe-source], scoring 8 out of 10 points. Your current overall score is 8 points, and the course completion status is "INCOMPLETE".

Most of the course content still awaits your attention. You have not yet started the main modules covering Machine Learning Introduction, Data in Machine Learning, Basic ML Concepts, and Metrics, nor their associated partial tests. The total estimated time to complete the entire course is about 120 minutes [eduexe-source]1:1[/eduexe-source].

]]>https://forum.eduexe.com/post/4629https://forum.eduexe.com/post/4629Sun, 31 May 2026 16:53:31 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:53:23 GMT]]>Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4628https://forum.eduexe.com/post/4628Sun, 31 May 2026 16:53:23 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:53:17 GMT]]>[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Okay, from now on, I will communicate with you in English.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4627https://forum.eduexe.com/post/4627Sun, 31 May 2026 16:53:17 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:53:14 GMT]]>Mów do mnie po angielsku

]]>https://forum.eduexe.com/post/4626https://forum.eduexe.com/post/4626Sun, 31 May 2026 16:53:14 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:52:01 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu wprowadza w podstawy Uczenia Maszynowego (UM) i narzędzie Google Teachable Machine (GTM). Najważniejsze jest, aby zapamiętać, że UM to obszar Sztucznej Inteligencji, gdzie algorytmy uczą się z danych [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Kluczowe elementy UM to dane, model, algorytm, funkcja straty i optymalizacja [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]. Kurs koncentruje się na uczeniu nadzorowanym i zadaniach klasyfikacji [eduexe-source]7:6[/eduexe-source][eduexe-source]7:8[/eduexe-source]. GTM to przeglądarkowe narzędzie do tworzenia modeli UM bez kodowania, które będziesz wykorzystywać do praktycznych ćwiczeń, ucząc się definiować klasy, ładować dane i trenować modele [eduexe-source]8:1[/eduexe-source][eduexe-source]8:3[/eduexe-source].

]]>https://forum.eduexe.com/post/4625https://forum.eduexe.com/post/4625Sun, 31 May 2026 16:52:01 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:51:35 GMT]]>Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

]]>https://forum.eduexe.com/post/4624https://forum.eduexe.com/post/4624Sun, 31 May 2026 16:51:35 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:51:23 GMT]]>[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Mówię o nich, abyś miał pełniejszy obraz struktury kursu i wiedział, co Cię czeka. Kolejne elementy kursu stają się widoczne i dostępne w miarę Twoich postępów, co pozwala na stopniowe przyswajanie wiedzy i umiejętności. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/4623https://forum.eduexe.com/post/4623Sun, 31 May 2026 16:51:23 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:51:17 GMT]]>No to po co o nich teraz mówisz?

]]>https://forum.eduexe.com/post/4622https://forum.eduexe.com/post/4622Sun, 31 May 2026 16:51:17 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:51:03 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Kolejne elementy kursu stają się widoczne i dostępne w miarę Twoich postępów. Oznacza to, że niektóre komponenty są początkowo ukryte i pojawiają się dopiero po wykonaniu określonych zadań lub ukończeniu poprzednich części kursu. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/4621https://forum.eduexe.com/post/4621Sun, 31 May 2026 16:51:03 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:50:54 GMT]]>Po co mi dajesz linki do komponentów, które nie są dostepne?

]]>https://forum.eduexe.com/post/4620https://forum.eduexe.com/post/4620Sun, 31 May 2026 16:50:54 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:49:10 GMT]]>[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Dostałeś 8/10 punktów w teście początkowym. Oznacza to, że poprawnie odpowiedziałeś na 4 z 5 pytań, a jedno pytanie było błędne.

Błędnie odpowiedziałeś na pytanie o techniki oceny jakości modelu uczenia maszynowego. W tym pytaniu prawidłowe odpowiedzi to "Współczynnik determinacji (R²)" oraz "Krzywa ROC (Receiver Operating Characteristic)". Ty wybrałeś "Współczynnik determinacji (R²)" oraz "Zbiór danych testowych". Błąd polegał na tym, że "Zbiór danych testowych" jest zbiorem danych używanym do testowania modelu, a nie techniką oceny jego jakości [eduexe-source]15:3[/eduexe-source]. Pominąłeś również poprawną odpowiedź "Krzywa ROC (Receiver Operating Characteristic)". Metryki są miarami oceny jakości modelu [eduexe-source]21:1[/eduexe-source].

]]>https://forum.eduexe.com/post/4619https://forum.eduexe.com/post/4619Sun, 31 May 2026 16:49:10 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ggs on Sun, 31 May 2026 16:48:48 GMT]]>Dostałem w teście 8/10 punktów. Czemu nie 10? Co zrobiłem źle?

]]>https://forum.eduexe.com/post/4618https://forum.eduexe.com/post/4618Sun, 31 May 2026 16:48:48 GMT