<![CDATA[conversation_by_ed1]]>Topic created

]]>https://forum.eduexe.com/topic/334/conversation_by_ed1RSS for NodeThu, 13 Aug 2026 19:26:23 GMTThu, 11 Jun 2026 13:06:34 GMT60<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 14:02:54 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Metryki w Uczeniu Maszynowym służą do oceny wytrenowanych modeli, umożliwiając ich porównywanie. Metryka zwraca wartość, która pozwala ocenić, jak dobry jest model – im wyższa wartość, tym lepsza ocena. [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/6107https://forum.eduexe.com/post/6107Thu, 11 Jun 2026 14:02:54 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 14:02:46 GMT]]>Do czego używa się metryk?

]]>https://forum.eduexe.com/post/6106https://forum.eduexe.com/post/6106Thu, 11 Jun 2026 14:02:46 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 14:02:34 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Błąd system LLM.

]]>https://forum.eduexe.com/post/6105https://forum.eduexe.com/post/6105Thu, 11 Jun 2026 14:02:34 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 14:02:24 GMT]]>Do czego używa się metryk?

]]>https://forum.eduexe.com/post/6104https://forum.eduexe.com/post/6104Thu, 11 Jun 2026 14:02:24 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 14:02:13 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Metrykami w Uczeniu Maszynowym określamy miary oceny wytrenowanych modeli. Metryka jest funkcją, która zwraca wartość pozwalającą porównać model z innymi. Im wyższa wartość metryki, tym lepsza ocena modelu. [eduexe-source]21:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/6103https://forum.eduexe.com/post/6103Thu, 11 Jun 2026 14:02:13 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 14:02:08 GMT]]>Czym są metryki?

]]>https://forum.eduexe.com/post/6102https://forum.eduexe.com/post/6102Thu, 11 Jun 2026 14:02:08 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:47:55 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Epoka to pojedyncze przejście modelu przez cały zbiór uczący w procesie trenowania. [eduexe-source]20:1[/eduexe-source]

Wsad to porcja przykładów, które model przetwarza jednocześnie. [eduexe-source]20:1[/eduexe-source]

Współczynnik uczenia się to parametr modelu, który określa, jak duże kroki w kierunku poprawnego rozwiązania po każdej nowej ekspozycji na dane model będzie wykonywał. [eduexe-source]20:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/6101https://forum.eduexe.com/post/6101Thu, 11 Jun 2026 13:47:55 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:47:48 GMT]]>Podaj definicje: epoki, wsad i współczynnika uczenia się

]]>https://forum.eduexe.com/post/6100https://forum.eduexe.com/post/6100Thu, 11 Jun 2026 13:47:48 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:43:55 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Zbiór uczący (treningowy) to zestaw danych, na których model uczy się, znając z góry prawidłową klasyfikację. Zbiór testowy to natomiast zbiór przykładów, których model nie widział podczas uczenia się i służy do sprawdzenia, jak dobrze model radzi sobie z nowymi danymi. Wyniki na zbiorze testowym są miarą skuteczności modelu. [eduexe-source]15:3[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/6099https://forum.eduexe.com/post/6099Thu, 11 Jun 2026 13:43:55 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:43:39 GMT]]>Czym się różni zbiór uczący od zbioru testowego?

]]>https://forum.eduexe.com/post/6098https://forum.eduexe.com/post/6098Thu, 11 Jun 2026 13:43:39 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:33:01 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Problem z nierówną liczebnością klas (ang. class imbalance) polega na tym, że niektóre klasy w zbiorze danych uczących mają znacznie mniej przykładów niż inne. Może to prowadzić do tego, że model będzie ignorował mniej liczne klasy lub nie nauczy się ich prawidłowo rozpoznawać, ponieważ nie będzie miał wystarczającej liczby danych, aby skutecznie się na nich uczyć. [eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]14:5[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/6097https://forum.eduexe.com/post/6097Thu, 11 Jun 2026 13:33:01 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:32:51 GMT]]>Na czym polega problem z nierówną liczebnością klas?

]]>https://forum.eduexe.com/post/6096https://forum.eduexe.com/post/6096Thu, 11 Jun 2026 13:32:51 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:32:25 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Błąd system LLM.

]]>https://forum.eduexe.com/post/6095https://forum.eduexe.com/post/6095Thu, 11 Jun 2026 13:32:25 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:32:12 GMT]]>Czy dane pełnią istotną role w uczeniu modelu

]]>https://forum.eduexe.com/post/6094https://forum.eduexe.com/post/6094Thu, 11 Jun 2026 13:32:12 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:15:36 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie Maszynowe dzieli się na trzy główne podkategorie:

  1. Uczenie nadzorowane (supervised learning): Model uczy się na danych, dla których dostarczane są prawidłowe odpowiedzi (etykiety wynikowe).
  2. Uczenie nienadzorowane (unsupervised learning): Model samodzielnie odkrywa wzorce i zależności w danych, nie mając dostępu do prawidłowych odpowiedzi.
  3. Uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning): Model uczy się poprzez interakcje ze środowiskiem, wykorzystując system kar i nagród.

[eduexe-source]7:6[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/6093https://forum.eduexe.com/post/6093Thu, 11 Jun 2026 13:15:36 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:15:28 GMT]]>Na co dzieli się uczenie maszynowe?

]]>https://forum.eduexe.com/post/6092https://forum.eduexe.com/post/6092Thu, 11 Jun 2026 13:15:28 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:12:37 GMT]]>[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie Maszynowe (UM, ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny na podstawie dostarczonych danych, który potrafi podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez bycia wprost zaprogramowanym do tego celu. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]

]]>https://forum.eduexe.com/post/6091https://forum.eduexe.com/post/6091Thu, 11 Jun 2026 13:12:37 GMT<![CDATA[Reply to conversation_by_ed1 on Thu, 11 Jun 2026 13:12:31 GMT]]>Czym jest uczenie maszynowe?

]]>https://forum.eduexe.com/post/6090https://forum.eduexe.com/post/6090Thu, 11 Jun 2026 13:12:31 GMT