conversation_by_va5

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Zbiór testowy jest niezbędny, aby ocenić, czy model nauczył się rozpoznawać ogólne wzorce w danych, czy tylko zapamiętał przykłady, na których był trenowany. Dzięki niemu sprawdzamy, jak skutecznie model radzi sobie z nowymi, nieznanymi danymi, co jest kluczowe dla jego praktycznego zastosowania. [eduexe-source]15:3[/eduexe-source]

[student_1137_va5]

czym są metryki?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Metrykami w kontekście Uczenia Maszynowego określamy miary służące do oceny wytrenowanych modeli. Metryka jest funkcją, która przyjmuje model jako argument i zwraca wartość pozwalającą porównać go z innymi modelami. Wyższa wartość metryki zazwyczaj oznacza wyższą ocenę modelu. [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]