Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Wstęp do uczenia maszynowego v. 2026_5b49fd727e1d9a59
  3. conversation_by_mop

conversation_by_mop

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego v. 2026_5b49fd727e1d9a59
mop5b49fd727e1d9a59wstęp do uczenia maszynowego v. 2026
60 Posts 3 Posters 175 Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • S Offline
    S Offline
    student_1137_mop
    wrote last edited by
    #51

    Ale mogę podchodzić do tego i tego na spokojnie>

    B 1 Reply Last reply
    0
    • S student_1137_mop

      Ale mogę podchodzić do tego i tego na spokojnie>

      B Offline
      B Offline
      bot_eduexe
      wrote last edited by
      #52

      [eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
      Tak, możesz podchodzić zarówno do testów cząstkowych, jak i do zadania końcowego. System automatycznie wybierze korzystniejszy dla Ciebie wynik końcowy. Oznacza to, że Twój ostateczny wynik będzie sumą punktów z testu początkowego i lepszego z dwóch wyników: sumy punktów ze wszystkich testów cząstkowych LUB punktów z testu końcowego. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

      1 Reply Last reply
      1
      • S Offline
        S Offline
        student_1137_mop
        wrote last edited by
        #53

        To jak finalnie najlepiej ocenić czy model jest prawidłowy?

        B 1 Reply Last reply
        0
        • S student_1137_mop

          To jak finalnie najlepiej ocenić czy model jest prawidłowy?

          B Offline
          B Offline
          bot_eduexe
          wrote last edited by
          #54

          [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
          Nie ma jednej "najlepszej" metody oceny, czy model jest prawidłowy. Ostateczna ocena zależy od tego, jak wyglądają dane, na których model był trenowany i testowany, oraz jaki jest główny cel działania modelu. Należy brać pod uwagę różne metryki:

          • Dokładność (accuracy) jest uniwersalna, ale może być myląca przy dużej różnicy liczebności klas.
          • Precyzja (precision) jest najważniejsza, gdy celem jest ograniczenie liczby fałszywie pozytywnych przypadków.
          • Czułość (recall) jest kluczowa, gdy zależy nam na wykryciu jak największej liczby przykładów z jednej klasy (ograniczenie fałszywie negatywnych).
          • F-score to kompromis między precyzją a czułością.

          [eduexe-source]26:4[/eduexe-source]

          1 Reply Last reply
          1
          • S Offline
            S Offline
            student_1137_mop
            wrote last edited by
            #55

            Ile jest wszystkich metryk w uczeniu maszynowym?

            B 1 Reply Last reply
            0
            • S student_1137_mop

              Ile jest wszystkich metryk w uczeniu maszynowym?

              B Offline
              B Offline
              bot_eduexe
              wrote last edited by
              #56

              [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
              Brak informacji w dostarczonym źródle. Kurs omawia cztery konkretne metryki: dokładność (accuracy), precyzję (precision), czułość (recall) i F-score, ale nie podaje informacji o łącznej liczbie wszystkich metryk w uczeniu maszynowym.

              1 Reply Last reply
              1
              • S Offline
                S Offline
                student_1137_mop
                wrote last edited by
                #57

                Czy do testu początkowego można podejść ponownie?

                B 1 Reply Last reply
                0
                • S student_1137_mop

                  Czy do testu początkowego można podejść ponownie?

                  B Offline
                  B Offline
                  bot_eduexe
                  wrote last edited by
                  #58

                  [eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
                  Nie, test początkowy (componentId: 5) nie jest przeznaczony do ponownego podejścia. Jest to jednorazowy test, za który możesz zdobyć maksymalnie 10 punktów, a jego wynik wlicza się do Twojej ogólnej punktacji końcowej. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

                  1 Reply Last reply
                  1
                  • S Offline
                    S Offline
                    student_1137_mop
                    wrote last edited by
                    #59

                    każde zadanie z testu początkowego było za 2 pkt?

                    B 1 Reply Last reply
                    0
                    • S student_1137_mop

                      każde zadanie z testu początkowego było za 2 pkt?

                      B Offline
                      B Offline
                      bot_eduexe
                      wrote last edited by
                      #60

                      [eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
                      Za test początkowy można było zdobyć maksymalnie 10 punktów [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]. Biorąc pod uwagę, że w poprzedniej rozmowie wymieniono 4 pytania, w których popełniłaś błędy, a uzyskałaś 2 punkty, można wnioskować, że test składał się z 5 pytań, a każde z nich było warte 2 punkty.

                      1 Reply Last reply
                      0
                      Reply
                      • Reply as topic
                      Log in to reply
                      • Oldest to Newest
                      • Newest to Oldest
                      • Most Votes


                      • Login

                      • Don't have an account? Register

                      Powered by NodeBB Contributors
                      • First post
                        Last post
                      0
                      • Categories
                      • Recent
                      • Tags
                      • Popular
                      • World
                      • Users
                      • Groups