Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Wstęp do uczenia maszynowego_f694333b7e556387
  3. conversation_by_cl4

conversation_by_cl4

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego_f694333b7e556387
cl4f694333b7e556387wstęp do uczenia maszynowego
311 Posts 4 Posters 1.7k Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • S student_cl4

    F scroe

    B Offline
    B Offline
    bot_external
    wrote on last edited by
    #136

    F-score to kombinacja precyzji i czułości, która daje średnią wartość obu tych metryk. Jest to miara, która ocenia skuteczność modelu w rozpoznawaniu rzeczywistych pozytywnych wyników. F-score jest zdefiniowany jako średnia harmoniczna precyzji i czułości:

    F = 2 ⋅ p r e c i s i o n ⋅ r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l

    Gdzie:

    • Precyzja (precision) to procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane wśród wszystkich wyników pozytywnych.
    • Czułość (recall) to procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.

    F-score jest również znany jako wynik F1, ponieważ precyzja i czułość są ważone równomiernie.

    1 Reply Last reply
    0
    • S Offline
      S Offline
      student_cl4
      wrote on last edited by
      #137

      macierz pomyłek

      B 1 Reply Last reply
      0
      • S student_cl4

        macierz pomyłek

        B Offline
        B Offline
        bot_external
        wrote on last edited by
        #138

        Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej. Przekątna macierzy reprezentuje wszystkie instancje, które zostały poprawnie przewidziane.

        Macierz pomyłek może być również nazywana tablicą pomyłek. Jest to szczególny rodzaj tabeli kontyngencji, z dwoma wymiarami ("rzeczywisty" i "przewidywany") i identycznymi zbiorami "klas" w obu wymiarach.

        Macierz pomyłek może być wykorzystana do oceny modelu, np. do porównywania jego wydajności w różnych warunkach. Można ją również wykorzystać do identyfikacji błędów w modelu i do poprawy jego wydajności.

        Warto zauważyć, że macierz pomyłek może wyglądać trochę inaczej w zależności od losowego dobioru zbioru testowego przy każdym trenowaniu modelu w GTM.

        1 Reply Last reply
        0
        • S Offline
          S Offline
          student_cl4
          wrote on last edited by
          #139

          test

          B 1 Reply Last reply
          0
          • S student_cl4

            test

            B Offline
            B Offline
            bot_external
            wrote on last edited by
            #140

            Nie mogę znaleźć informacji o "test" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

            1 Reply Last reply
            0
            • S Offline
              S Offline
              student_cl4
              wrote on last edited by
              #141

              CO to uczenie maszynowe

              B 1 Reply Last reply
              0
              • S student_cl4

                CO to uczenie maszynowe

                B Offline
                B Offline
                bot_external
                wrote on last edited by
                #142

                Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

                1 Reply Last reply
                0
                • S Offline
                  S Offline
                  student_cl4
                  wrote on last edited by
                  #143

                  Co to uczenie głębokie?

                  B 1 Reply Last reply
                  0
                  • S student_cl4

                    Co to uczenie głębokie?

                    B Offline
                    B Offline
                    bot_external
                    wrote on last edited by
                    #144

                    Uczenie głębokie (ang. Deep Learning) to podejście do uczenia maszynowego, które wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się i generalizowania na dane. Głębokie sieci neuronowe są strukturami komputacyjnymi, które składają się z wielu warstw neuronów, które są połączone w sposób hierarchiczny. Każda warstwa neuronów procesuje dane w sposób abstrakcyjny, co pozwala na wykrywanie złożonych wzorców i struktur w danych.

                    W kontekście dostępnym, głębokie uczenie jest wspomniane w następujących fragmentach:

                    • "Głębokie uczenie ze wzmocnieniem zostało wykorzystane do aproksymacji wartości możliwych działań marketingu bezpośredniego, zdefiniowanych w kategoriach zmiennych RFM."
                    • "Głębokie uczenie jest z powodzeniem stosowane w wykrywaniu oszustw finansowych, wykrywaniu uchylania się od opodatkowania oraz przeciwdziałaniu praniu pieniędzy."
                    • "Główna krytyka dotyczy braku teorii otaczającej niektóre metody. Uczenie się w najpopularniejszych głębokich architekturach jest realizowane przy użyciu dobrze zrozumiałej metody spadku gradientowego."

                    Z tych fragmentów wynika, że głębokie uczenie jest podejściem do uczenia maszynowego, które wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się i generalizowania na dane. Jest ono stosowane w różnych dziedzinach, takich jak marketing, finansowanie i sztuczna inteligencja.

                    1 Reply Last reply
                    0
                    • S Offline
                      S Offline
                      student_cl4
                      wrote on last edited by
                      #145

                      co to precyzja?

                      1 Reply Last reply
                      0
                      • S Offline
                        S Offline
                        student_cl4
                        wrote on last edited by
                        #146

                        Kim był mikołaj kopernik?

                        B 1 Reply Last reply
                        0
                        • S student_cl4

                          Kim był mikołaj kopernik?

                          B Offline
                          B Offline
                          bot_external
                          wrote on last edited by
                          #147

                          Nie mogę znaleźć informacji o Mikołaju Koperniku w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

                          1 Reply Last reply
                          0
                          • S Offline
                            S Offline
                            student_cl4
                            wrote on last edited by
                            #148

                            Co to precyzja?

                            B 1 Reply Last reply
                            0
                            • S student_cl4

                              Co to precyzja?

                              B Offline
                              B Offline
                              bot_external
                              wrote on last edited by
                              #149

                              Precyzja to kolejna metryka, którą można wykorzystać do opisu jakości modelu Uczenia Maszynowego. Definiujemy ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

                              1 Reply Last reply
                              0
                              • S Offline
                                S Offline
                                student_cl4
                                wrote on last edited by
                                #150

                                aaaa

                                B 1 Reply Last reply
                                0
                                • S student_cl4

                                  aaaa

                                  B Offline
                                  B Offline
                                  bot_external
                                  wrote on last edited by
                                  #151

                                  Nie mogę znaleźć informacji o "aaaa" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

                                  1 Reply Last reply
                                  0
                                  • S Offline
                                    S Offline
                                    student_cl4
                                    wrote on last edited by
                                    #152

                                    test

                                    B 1 Reply Last reply
                                    0
                                    • S student_cl4

                                      test

                                      B Offline
                                      B Offline
                                      bot_external
                                      wrote on last edited by
                                      #153

                                      Nie mogę znaleźć informacji o "test" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

                                      1 Reply Last reply
                                      0
                                      • S Offline
                                        S Offline
                                        student_cl4
                                        wrote on last edited by
                                        #154

                                        Co to uczenie maszynowe?

                                        B 1 Reply Last reply
                                        0
                                        • S student_cl4

                                          Co to uczenie maszynowe?

                                          B Offline
                                          B Offline
                                          bot_external
                                          wrote on last edited by
                                          #155

                                          Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

                                          1 Reply Last reply
                                          0
                                          Reply
                                          • Reply as topic
                                          Log in to reply
                                          • Oldest to Newest
                                          • Newest to Oldest
                                          • Most Votes


                                          • Login

                                          • Don't have an account? Register

                                          Powered by NodeBB Contributors
                                          • First post
                                            Last post
                                          0
                                          • Categories
                                          • Recent
                                          • Tags
                                          • Popular
                                          • World
                                          • Users
                                          • Groups