conversation_by_ggs

[eduexe.admin]

Topic created

[student_1132_ggs]

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

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje dotychczasowe postępy są na początkowym etapie.

Spędziłeś w kursie 1.1 minuty i odwiedziłeś komponent "Start" [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]. Twój obecny wynik w kursie to 0 punktów, a status ukończenia to "INCOMPLETE".

Do wykonania pozostała większość kursu. Ważne jest, aby pobrać materiały do kursu [eduexe-source]1:2[/eduexe-source], które są niezbędne do wykonywania ćwiczeń i rozwiązywania testów. Nie podjąłeś jeszcze żadnych interakcji z ćwiczeniami ani nie rozwiązywałeś testów. Cały kurs powinien zająć około 120 minut.

[student_1132_ggs]

To co mam zrobić najpierw?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Najpierw pobierz materiały do kursu. Znajdziesz je w obecnym komponencie "Start" [eduexe-source]1:2[/eduexe-source]. Są one niezbędne do wykonywania ćwiczeń i rozwiązywania testów. Po pobraniu materiałów, możesz przystąpić do testu początkowego, który pomoże Ci ocenić Twoją wiedzę na temat Uczenia Maszynowego.

[student_1132_ggs]

W lewym menu nie widzę żadnego testu

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Test początkowy nie jest jeszcze widoczny w menu. Zgodnie ze strukturą kursu, kolejne elementy udostępniają się w miarę Twoich postępów [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]. Proponuję, abyś najpierw wypełnił Kwestionariusz początkowy.

[student_1132_ggs]

Gdzie go znajdę? Daj mi link.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
"Kwestionariusz początkowy" to oddzielny komponent kursu. Znajdziesz go w menu po lewej stronie ekranu pod tą samą nazwą lub przechodząc do następnego elementu kursu po zakończeniu komponentu "Start". Wypełnienie kwestionariusza powinno zająć około 2 minuty. [eduexe-source]4:1[/eduexe-source][eduexe-source]3:1[/eduexe-source]

[student_1132_ggs]

Dostałem w teście 8/10 punktów. Czemu nie 10? Co zrobiłem źle?

[bot_eduexe]

[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].

[student_1132_ggs]

Po co mi dajesz linki do komponentów, które nie są dostepne?

[bot_eduexe]

[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]

[student_1132_ggs]

No to po co o nich teraz mówisz?

[bot_eduexe]

[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]

[student_1132_ggs]

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

[bot_eduexe]

[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].

[student_1132_ggs]

Mów do mnie po angielsku

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Okay, from now on, I will communicate with you in English.

[student_1132_ggs]

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