conversation_by_tpp

[student_1140_tpp]

A kto cię trenował z Googla?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez zespoły badaczy i inżynierów w Google. Nie jest to praca jednej osoby, lecz wynik współpracy wielu specjalistów.

[student_1140_tpp]

A mógłbyś mi w czymś pomóc? Potrzebuję do zaprogramowania mojego modelu wiedzieć ile to jest całka nieoznaczona z e^(3x) * sin(6x)

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Całka nieoznaczona z e^(3x) * sin(6x) wynosi:

[e^(3x) / 15] * (sin(6x) - 2*cos(6x)) + C, gdzie C to stała całkowania.

[student_1140_tpp]

Jak duże muszą być dane w procesie uczenia maszynowego?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Dane w procesie uczenia maszynowego powinny być duże, aby model mógł skutecznie się uczyć i generalizować. Zbyt mała liczba przykładów, zwłaszcza w przypadku pojedynczych klas (np. tylko jeden przykład dla danej cyfry), sprawia, że model nie jest w stanie nauczyć się ich rozpoznawać i może je ignorować. Zbiór uczący powinien być znacząco większy od testowego. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source][eduexe-source]11:3[/eduexe-source][eduexe-source]14:2[/eduexe-source][eduexe-source]15:7[/eduexe-source][eduexe-source]17:6[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

A jaka jest taka optymalna liczba?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Nie ma jednej "optymalnej liczby" przykładów, która byłaby uniwersalna dla wszystkich modeli uczenia maszynowego. Kluczowe jest, aby dane były wystarczająco duże, aby model mógł się skutecznie uczyć i generalizować. Ważne jest również, aby zbiór uczący był znacząco większy od testowego oraz aby klasy w zbiorze uczącym miały podobną liczbę reprezentantów. Zbyt mała liczba przykładów, zwłaszcza dla pojedynczych klas (np. tylko jeden przykład), może sprawić, że model nie będzie w stanie nauczyć się ich rozpoznawać. [eduexe-source]15:7[/eduexe-source][eduexe-source]11:3[/eduexe-source][eduexe-source]11:4[/eduexe-source][eduexe-source]14:2[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

A co myślisz o moich postępach jeśli jakieś są?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje postępy wyglądają dobrze!

Spędziłeś w kursie łącznie 63.3 minuty. Aktualnie znajdujesz się w module "B1 - Dane w procesie uczenia" [eduexe-source]11:1[/eduexe-source]. Ukończyłeś już moduł A (Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego), w tym test cząstkowy [eduexe-source]9:1[/eduexe-source]. Twój obecny wynik w kursie to 8 punktów.

[student_1140_tpp]

A możesz mi wygenerować obrazek kota?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Jako asystent AI, nie mam możliwości generowania obrazków. Moja funkcja polega na udzielaniu informacji i wspieraniu Cię w kursie. W naszym kursie koncentrujemy się na uczeniu maszynowym do zadań klasyfikacji, gdzie uczymy modele rozpoznawać obiekty na podstawie dostarczonych danych, na przykład za pomocą Google Teachable Machine. [eduexe-source]8:7[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

Czym jest wsad?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Wsad (ang. batch size) to rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania. Jest to porcja przykładów, które model przetwarza jednocześnie. [eduexe-source]16:5[/eduexe-source][eduexe-source]20:1[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

A czym jest epoka?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Epoka (ang. epoch) to pojedyncze przejście modelu w czasie treningu przez wszystkie przykłady ze zbioru uczącego (treningowego). [eduexe-source]16:3[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

A czym jest współczynnik uczenia?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Współczynnik uczenia (ang. learning rate) to wielkość kroku, o jaki model koryguje otrzymany wynik w kierunku wyniku oczekiwanego podczas treningu. Zbyt mała wartość wydłuża trening, a zbyt duża może sprawić, że model "przeskoczy" optymalne rozwiązanie. [eduexe-source]16:7[/eduexe-source]

[student_1140_tpp]

Jakie są używane metryki w procesie nauki maszynowej?

[bot_eduexe]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W procesie uczenia maszynowego używane są metryki do oceny jakości modeli. Główne metryki to:

• Dokładność (Accuracy): Stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. [eduexe-source]22:1[/eduexe-source]
• Precyzja (Precision): Stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytywne. [eduexe-source]23:1[/eduexe-source]
• Czułość (Recall): Stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości. [eduexe-source]24:1[/eduexe-source]
• F-score: Średnia harmoniczna precyzji i czułości, będąca ich kompromisem. [eduexe-source]25:1[/eduexe-source][eduexe-source]25:2[/eduexe-source]