Topic created

]]>https://forum.eduexe.com/topic/317/conversation_by_a4aRSS for NodeThu, 13 Aug 2026 19:26:17 GMTMon, 08 Jun 2026 13:48:00 GMT60[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W aktualnej części kursu omówiono kluczowe pojęcia:

• Zbiór uczący: Dane do nauki modelu.
• Zbiór testowy: Dane do weryfikacji skuteczności modelu.
• Epoka: Jedno przejście przez cały zbiór uczący.
• Wsad: Porcja danych przetwarzana jednocześnie.
• Współczynnik uczenia: Określa wielkość korekty błędów.
• Funkcja straty: Mierzy błąd modelu; dążymy do minimalizacji.
• Przeuczenie: Model za dobrze dopasowany do danych uczących, słabo do nowych.
• Niedouczenie: Model za prosty lub za mało wytrenowany.
• Macierz pomyłek: Tabela pokazująca poprawne i błędne klasyfikacje.
  [eduexe-source]20:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5702https://forum.eduexe.com/post/5702Mon, 08 Jun 2026 13:48:30 GMTWyjaśnij mi najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu prostym językiem. Odwołuj się do materiałów kursu.

]]>https://forum.eduexe.com/post/5701https://forum.eduexe.com/post/5701Mon, 08 Jun 2026 13:48:08 GMT