<![CDATA[conversation_by_sld]]>Topic created

]]>https://forum.eduexe.com/topic/327/conversation_by_sldRSS for NodeThu, 13 Aug 2026 19:26:21 GMTWed, 10 Jun 2026 11:16:48 GMT60<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:50:51 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dokładność (Accuracy), choć jest podstawową i najczęściej wykorzystywaną metryką, często przestaje być miarodajna, jeśli mamy do czynienia z dużą różnicą liczebności między klasami w danych. W takich przypadkach model może mieć wysoką dokładność, ale być bezużyteczny dla głównego celu. [eduexe-source]22:6[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5896https://forum.eduexe.com/post/5896Wed, 10 Jun 2026 11:50:51 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:50:37 GMT]]>Ktora metryka jest najmniej dokladna

]]>https://forum.eduexe.com/post/5895https://forum.eduexe.com/post/5895Wed, 10 Jun 2026 11:50:37 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:50:27 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dokładność (Accuracy) to podstawowa i najczęściej wykorzystywana metryka służąca do oceny jakości modelu w Uczeniu Maszynowym. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5894https://forum.eduexe.com/post/5894Wed, 10 Jun 2026 11:50:27 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:50:23 GMT]]>Ktora metryke wykorzystuje sie najczesciej

]]>https://forum.eduexe.com/post/5893https://forum.eduexe.com/post/5893Wed, 10 Jun 2026 11:50:23 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:50:14 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Brak informacji w dostarczonym źródle.

]]>https://forum.eduexe.com/post/5892https://forum.eduexe.com/post/5892Wed, 10 Jun 2026 11:50:14 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:50:09 GMT]]>Ktora metryke wykorzystuje sie w LLMach?

]]>https://forum.eduexe.com/post/5891https://forum.eduexe.com/post/5891Wed, 10 Jun 2026 11:50:09 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:39:56 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Współczynnik uczenia (learning rate) określa wielkość kroku, o jaki model ma korygować otrzymany wynik w kierunku oczekiwanego. Kurs wskazuje, że jego optymalną wartość należy dobrać eksperymentalnie. Zbyt mała wartość może znacznie wydłużyć proces uczenia, natomiast zbyt duża może spowodować, że model "przeskoczy" oczekiwane rozwiązanie. [eduexe-source]16:7[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5888https://forum.eduexe.com/post/5888Wed, 10 Jun 2026 11:39:56 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:39:48 GMT]]>Jak wyznacza sie learning rate?

]]>https://forum.eduexe.com/post/5887https://forum.eduexe.com/post/5887Wed, 10 Jun 2026 11:39:48 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:39:30 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Brak informacji w dostarczonym źródle.

]]>https://forum.eduexe.com/post/5886https://forum.eduexe.com/post/5886Wed, 10 Jun 2026 11:39:30 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:39:21 GMT]]>Mozesz przedstawic mi to zrozumienie poza zakresem kursu?

]]>https://forum.eduexe.com/post/5885https://forum.eduexe.com/post/5885Wed, 10 Jun 2026 11:39:21 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:39:01 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Kurs wyjaśnia, że nie ma jednej "optymalnej" wartości dla epok i wsadów, ponieważ zależą one od konkretnego problemu i dostępnych zasobów.

Dla epok (epochs), zbyt mała liczba może sprawić, że model nie nauczy się wystarczająco, a zbyt duża może nie przynosić już korzyści i wydłużać czas treningu. [eduexe-source]16:3[/eduexe-source] Zmniejszenie liczby epok skraca czas trenowania, ale może pogorszyć działanie modelu. [eduexe-source]16:4[/eduexe-source]

Dla wielkości wsadu (batch size), większy wsad wymaga więcej zasobów obliczeniowych, ale może potrzebować mniej epok do osiągnięcia zadowalających efektów. Mniejszy wsad zużywa mniej zasobów, ale wymaga więcej epok. [eduexe-source]16:5[/eduexe-source]

Szczegółowe zrozumienie tych technicznych parametrów wykracza poza zakres kursu.

]]>https://forum.eduexe.com/post/5884https://forum.eduexe.com/post/5884Wed, 10 Jun 2026 11:39:01 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:38:50 GMT]]>Jakie są optymalne parametry epok i wsadów?

]]>https://forum.eduexe.com/post/5883https://forum.eduexe.com/post/5883Wed, 10 Jun 2026 11:38:50 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:29:31 GMT]]>[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Najprostszym problemem do rozwiązania jest przypadek, gdy dane są jednoznaczne i należą do klasy, która jest dobrze reprezentowana w zbiorze uczącym (ma dużo przykładów). W takich sytuacjach model bez problemu uczy się i poprawnie klasyfikuje dane. [eduexe-source]11:7[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5878https://forum.eduexe.com/post/5878Wed, 10 Jun 2026 11:29:31 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:29:25 GMT]]>A najprostszy?

]]>https://forum.eduexe.com/post/5876https://forum.eduexe.com/post/5876Wed, 10 Jun 2026 11:29:25 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:29:12 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Zgodnie z treścią kursu, najtrudniejszy do rozwiązania problem to przypadek graniczny między klasami. Mechanizm naprawy dla takich przypadków jest "nieco bardziej skomplikowany", a czasem nawet człowiekowi trudno jest jednoznacznie rozpoznać dane. [eduexe-source]12:3[/eduexe-source][eduexe-source]14:6[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5874https://forum.eduexe.com/post/5874Wed, 10 Jun 2026 11:29:12 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:29:04 GMT]]>Który z problemów danych jest najtrudniejszy do rozwiązania?

]]>https://forum.eduexe.com/post/5873https://forum.eduexe.com/post/5873Wed, 10 Jun 2026 11:29:04 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:17:27 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie przez wzmacnianie to metoda, w której model (np. program komputerowy) uczy się poprzez samodzielne działanie w środowisku. Za każde swoje działanie otrzymuje informację zwrotną w postaci nagród za poprawne decyzje lub kar za te niepoprawne, co pozwala mu optymalizować swoje zachowanie w celu osiągnięcia najlepszych wyników. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5870https://forum.eduexe.com/post/5870Wed, 10 Jun 2026 11:17:27 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:17:19 GMT]]>Wyjasnij to inaczej

]]>https://forum.eduexe.com/post/5869https://forum.eduexe.com/post/5869Wed, 10 Jun 2026 11:17:19 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:17:01 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie przez wzmacnianie (ang. reinforcement learning) to metoda, w której model uczy się, wchodząc w interakcje ze środowiskiem, poprzez system kar i nagród. [eduexe-source]7:6[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/5866https://forum.eduexe.com/post/5866Wed, 10 Jun 2026 11:17:01 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_sld on Wed, 10 Jun 2026 11:16:58 GMT]]>Po co jest uczenie przez wzmacnianie?

]]>https://forum.eduexe.com/post/5865https://forum.eduexe.com/post/5865Wed, 10 Jun 2026 11:16:58 GMT