conversation_by_nyz

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Najważniejsze pojęcia z aktualnej części kursu to:
Metryki – miary do oceny i porównywania modeli. [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]
Macierz pomyłek – podstawa metryk, sumująca klasyfikacje (True Positive, True Negative, False Positive, False Negative). [eduexe-source]21:2[/eduexe-source]
Dokładność (Accuracy) – procent poprawnych klasyfikacji. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source]
Precyzja (Precision) – poprawność pozytywnych predykcji. [eduexe-source]23:1[/eduexe-source]
Czułość (Recall) – wykrywalność rzeczywistych pozytywnych przypadków. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source]
F-score – łączy precyzję i czułość (średnia harmoniczna). [eduexe-source]25:1[/eduexe-source][eduexe-source]25:2[/eduexe-source]
Modele porównujemy za pomocą tych metryk, na tych samych danych, dobierając metrykę do celu modelu. [eduexe-source]26:1[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]

[student_1136_nyz]

Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu dotyczy Metryk, czyli miar do oceny i porównywania modeli. Najważniejsze rzeczy do zapamiętania to:

1. Macierz pomyłek – podstawa wszystkich metryk (TP, TN, FP, FN). [eduexe-source]21:2[/eduexe-source]
2. Dokładność (Accuracy) – procent poprawnych klasyfikacji, ale może być myląca przy niezbalansowanych danych. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source][eduexe-source]22:6[/eduexe-source]
3. Precyzja (Precision) – poprawność pozytywnych predykcji, ważna gdy minimalizujemy fałszywe pozytywy. [eduexe-source]23:1[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
4. Czułość (Recall) – wykrywalność rzeczywistych pozytywnych przypadków, ważna gdy minimalizujemy fałszywe negatywy. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
5. F-score – średnia harmoniczna precyzji i czułości, dobry kompromis. [eduexe-source]25:1[/eduexe-source]
   Wybór metryki zależy od celu modelu. [eduexe-source]26:4[/eduexe-source]

[student_1136_nyz]

Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje postępy w kursie:

Spędziłeś w kursie około 97.8 minut. Osiągnąłeś wynik 25 punktów i, mimo że kurs nie jest jeszcze ukończony, już go zaliczyłeś! Aktualnie znajdujesz się w komponencie "D7 - Metryki - dodatkowy przykład" [eduexe-source]29:1[/eduexe-source].

Co zostało wykonane:
Odwiedziłeś większość modułów kursu, w tym:

• Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]
• Wprowadzenie do Google Teachable Machine [eduexe-source]8:1[/eduexe-source]
• Dane w procesie Uczenia Maszynowego [eduexe-source]11:1[/eduexe-source]
• Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego [eduexe-source]15:1[/eduexe-source]
• Metryki [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]
  Ukończyłeś również początkowy i końcowy kwestionariusz.

Co jeszcze wymaga pracy:

• Testy cząstkowe z częściowo poprawnymi odpowiedziami:
  • "Test początkowy" (Komponent 6)
  • "AT - Wprowadzenie do UM - Test" (Komponent 9)
  • "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (Komponent 13)
  • "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" (Komponent 19)
• Niewykonane interakcje:
  • W module "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład" (Komponent 10) [eduexe-source]10:1[/eduexe-source] znajdują się 2 interakcje, których nie podjąłeś.
• Nieodwiedzone moduły:
  • "D8 - Omówienie ćwiczenia z porównywania modeli" (Komponent 30) [eduexe-source]30:1[/eduexe-source]
  • "Podsumowanie" (Komponent 35) [eduexe-source]35:1[/eduexe-source]
  • "Zadanie końcowe" (Komponenty 36 i 37) [eduexe-source]36:1[/eduexe-source]
  • "Zakończenie" (Komponent 47) [eduexe-source]47:1[/eduexe-source]
  • "O kursie" (Komponent 48) [eduexe-source]48:1[/eduexe-source]

Aby w pełni ukończyć kurs i ewentualnie poprawić swój wynik, możesz ponownie przejrzeć materiały dotyczące testów, w których popełniłeś błędy, oraz przejść przez pozostałe, nieodwiedzone moduły.

[student_1136_nyz]

Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje postępy w kursie:
Spędziłeś w kursie około 107.53 minut. Osiągnąłeś wynik 41 punktów i, mimo że kurs nie jest jeszcze ukończony, już go zaliczyłeś! Aktualnie znajdujesz się w komponencie "O kursie" [eduexe-source]48:1[/eduexe-source].

Co zostało wykonane:
Odwiedziłeś wszystkie główne moduły kursu, w tym: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego, Wprowadzenie do Google Teachable Machine, Dane w procesie Uczenia Maszynowego, Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego, Metryki, Podsumowanie, Zadanie Końcowe oraz Kwestionariusz początkowy i końcowy.

Co jeszcze wymaga pracy:

• Testy z błędnymi odpowiedziami: "Test początkowy" (Komponent 6), "AT - Wprowadzenie do UM - Test" (Komponent 9), "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (Komponent 13), "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" (Komponent 19), "Zadanie końcowe" (Komponent 36).
• Niewykonane interakcje: W module "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład" (Komponent 10) znajdują się 2 interakcje, których nie podjąłeś.

Aby w pełni ukończyć kurs i ewentualnie poprawić swój wynik, możesz ponownie przejrzeć materiały dotyczące testów, w których popełniłeś błędy, oraz przejść przez pozostałe interakcje.

[student_1136_nyz]

Podsumuj aktualną część kursu i wskaż najważniejsze rzeczy, które powinienem/powinnam zapamiętać.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu, "O kursie", przedstawia ogólne informacje dotyczące kursu. [eduexe-source]48:1[/eduexe-source] Najważniejsze rzeczy do zapamiętania to:

• Autorzy kursu: mgr inż. Grzegorz Gapiński (treść, koncepcja, implementacja), prof. UAM dr hab. Jacek Marciniak i mgr inż. Marcin Szczepański (koncepcja, implementacja, konsultacje).
• Aktualna wersja kursu: 1.0. [eduexe-source]48:2[/eduexe-source]

[student_1136_nyz]

Podaj krótki przykład, który pomoże mi lepiej zrozumieć aktualny temat kursu.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Aktualna część kursu, "O kursie", zawiera informacje o autorach i wersji kursu. Nie ma w niej pojęć, które można by wyjaśnić na przykładzie, ponieważ jest to sekcja informacyjna. [eduexe-source]48:1[/eduexe-source][eduexe-source]48:2[/eduexe-source]

[student_1136_nyz]

Podsumuj moje dotychczasowe postępy w kursie. Wskaż, co zostało wykonane, a co jeszcze wymaga pracy.

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje postępy w kursie:
Spędziłeś w kursie około 112.05 minut. Osiągnąłeś wynik 41 punktów i, mimo że kurs nie jest jeszcze ukończony, już go zaliczyłeś! Aktualnie znajdujesz się w komponencie "B2 - Istotność danych w UM - naprawa modelu" [eduexe-source]12:1[/eduexe-source].

Co zostało wykonane:
Odwiedziłeś wszystkie główne moduły kursu, w tym: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego, Wprowadzenie do Google Teachable Machine, Dane w procesie Uczenia Maszynowego, Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego, Metryki, Podsumowanie, Zadanie Końcowe oraz Kwestionariusz początkowy i końcowy.

Co jeszcze wymaga pracy:
Testy z błędnymi odpowiedziami:

• "Test początkowy" (Komponent 6)
• "AT - Wprowadzenie do UM - Test" (Komponent 9)
• "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (Komponent 13)
• "CT - Podstawowe pojęcia UM - Test" (Komponent 19)
• "Zadanie końcowe" (Komponent 36)

Niewykonane interakcje:

• W module "A3 - Wprowadzenie do UM - dodatkowy przykład" (Komponent 10) znajdują się 2 interakcje, których nie podjąłeś.

Aby w pełni ukończyć kurs i ewentualnie poprawić swój wynik, możesz ponownie przejrzeć materiały dotyczące testów, w których popełniłeś błędy, oraz przejść przez pozostałe interakcje.