conversation_by_pp9

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Na tej stronie omówiono trzy kluczowe pojęcia w uczeniu maszynowym: epoki (liczba przejść przez cały zbiór uczący), wielkość wsadu (liczba przykładów przetwarzanych jednocześnie) oraz współczynnik uczenia (wielkość kroku korekty modelu). Znajdują się tu również zadania typu "Sprawdź się!" do każdego z tych pojęć, gdzie należy wybrać prawidłową odpowiedź lub podać wartość liczbową. [16:3][16:5][16:7]

[student_1137_pp9]

mam otwarte C3

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Masz otwarty komponent "C3 - Podstawowe pojęcia UM - strata, przeuczenie, niedouczenie". Spędziłeś w nim dotychczas 1 minutę i 30 sekund. Odwiedziłeś ten komponent 1 raz. Nie rozwiązałeś jeszcze żadnego z zadań interaktywnych w tym komponencie. [17:1]

[student_1137_pp9]

wykonaj zlecone zadanie (dwie wiadomości wyżej)

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Na stronie "C3 - Podstawowe pojęcia UM - strata, przeuczenie, niedouczenie" omówiono trzy kluczowe pojęcia: funkcja straty (różnica między wynikiem modelu a prawidłową odpowiedzią), przeuczenie (nadmierne dopasowanie modelu do danych uczących) oraz niedouczenie (model jest zbyt prosty lub za mało wytrenowany). Znajdują się tu również zadania typu "Sprawdź się!" w formie pytań jednokrotnego wyboru. [17:2][17:4][17:6]

[student_1137_pp9]

jak rozpoznać niedouczenie po wykresie? chodzi o to że ciągle maleje i się nie stabilizuje?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Tak, masz rację w kwestii "ciągle maleje" i "nie stabilizuje", ale z pewnym doprecyzowaniem. W przypadku niedouczenia (underfitting) na wykresie funkcji straty zauważysz, że zarówno strata dla zbioru uczącego, jak i testowego maleje, ale strata dla zbioru testowego (pomarańczowa linia) maleje wolniej niż dla zbioru uczącego (niebieska linia). Obie wartości straty pozostają stosunkowo wysokie i nie stabilizują się na niskim, optymalnym poziomie, co wskazuje, że model jest zbyt prosty lub za mało wytrenowany, by skutecznie poradzić sobie z danymi. [17:6][17:7]

[student_1137_pp9]

Do czego w sumie masz służyć jako model? tylko do tego kursu czy innych zastosowań?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez Google. Moje podstawowe zastosowanie jest szerokie i obejmuje wiele dziedzin. W kontekście tego kursu działam jako asystent e-learningowy, aby wspierać Cię w nauce, odpowiadając na pytania związane z treścią kursu i wiedzą ogólną.

[student_1137_pp9]

ale nie gemini, tylko ten lokalny

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Rozumiem, że chcesz poznać szczegóły mojego działania jako asystenta w tym kursie, odróżniając mnie od ogólnego modelu Gemini.

Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez Google, co stanowi moją podstawową inteligencję. W kontekście tego kursu pełnię rolę asystenta e-learningowego. Oznacza to, że przetwarzam Twoje zapytania, korzystając nie tylko z mojej wiedzy ogólnej, ale przede wszystkim z udostępnionych mi treści kursu, historii naszej rozmowy oraz Twoich postępów, aby udzielać Ci precyzyjnych i kontekstowych odpowiedzi dotyczących materiału.

[student_1137_pp9]

czy da się sprawdzić co zrobiłem źle?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Tak, mogę wskazać, które interakcje zostały rozwiązane niepoprawnie lub częściowo:

• Component 5:
  • Pytanie (ID 16) o zdania fałszywe dot. zbioru danych: Twoja odpowiedź była niepełna. Prawidłowe to 1 i 4, Ty wybrałeś 4. [5]
• Component 9:
  • Pytanie (ID 25) o model przewidujący cenę mieszkania: Twoja odpowiedź 3 była niepoprawna. Prawidłowa to 4. [9]
• Component 11:
  • Pytanie (ID 122) o problem z danymi dla pliku "test_B2.jpg": Pierwsza próba (2) była niepoprawna. Prawidłowa odpowiedź to 3. [11:9]
  • Pytanie (ID 123) o problem z danymi dla pliku "test_B3.jpg": Pierwsza próba (2) była niepoprawna. Prawidłowa odpowiedź to 1. [11:10]
• Component 13:
  • Pytanie (ID 35) o liczbę wsadów w epoce: Twoja odpowiedź "13" była niepoprawna. Prawidłowa to "11". [13]
• Component 15:
  • Pytanie (ID 129) o łączną liczbę przykładów w zbiorze testowym: Pierwsza próba (30) była niepoprawna. Prawidłowa odpowiedź to 90. [15:9]
• Component 16:
  • Pytanie (ID 130) o epoki: Twoja pierwsza próba (2) była niepełna. Prawidłowe odpowiedzi to 2 i 3. [16:4]
• Component 17:
  • Pytanie (ID 133) o wartość funkcji straty: Pierwsza próba (2) była niepoprawna. Prawidłowa odpowiedź to 1. [17:3]
• Component 19:
  • Pytanie (ID 35) o liczbę wsadów w epoce: Twoja odpowiedź "13" była niepoprawna. Prawidłowa to "11". [19]

[student_1137_pp9]

zamiast podawać ID powiedz, w której części było dane pytanie (który test A,b,C itd. Pomiń pytania wewnątrz kurstu (nietestowe))

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Poniżej przedstawiam, które pytania rozwiązałeś niepoprawnie lub częściowo, odnosząc się do nazw testów, a pomijając pytania znajdujące się w treści kursu:

• Test początkowy (Component 5): Pytanie (ID 16) o zdania fałszywe dotyczące zbioru danych. Twoja odpowiedź była niepełna. Prawidłowe to 1 i 4, Ty wybrałeś 4.
• Test cząstkowy - wprowadzenie do UM (Component 9): Pytanie (ID 25) o model przewidujący cenę mieszkania. Twoja odpowiedź 3 była niepoprawna. Prawidłowa to 4.
• Test cząstkowy - podstawowe pojęcia UM (Component 19): Pytanie (ID 35) o liczbę wsadów w epoce. Twoja odpowiedź "13" była niepoprawna. Prawidłowa to "11".

[student_1137_pp9]

jak brzmiały odpowiedzi w komponentach 5 i 9? nie chodzi mi o numer odpowiedzi, a co było jej treścią

[bot_eduexe]

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

[student_1137_pp9]

no na pewno masz

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Przepraszam za poprzednią odpowiedź. Masz rację, mam te dane:

Test początkowy (komponent 5), pytanie ID 16 (zdania fałszywe o zbiorze danych):
Prawidłowe:

1. "Dane w dobrym zbiorze danych mogą być niepewne."
2. "Próbka danych z wartościami, które znacznie różnią się od pozostałych próbek danych w zbiorze danych nazywana jest szumem."
   Wybrałeś: 4.

Test cząstkowy - wprowadzenie do UM (komponent 9), pytanie ID 25 (model przewidujący cenę mieszkania):
Prawidłowa: "Jest to przykład problemu predykcji i nie da się zbudować takiego modelu w Google Teachable Machine."
Twoja: "Jest to przykład problemu predykcji i da się zbudować taki model w Google Teachable Machine."

[student_1137_pp9]

dziękuję ślicznie:)