conversation_by_cl4

[student_cl4]

Co to macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż prosta obserwacja proporcji poprawnych klasyfikacji (dokładności). Macierz pomyłek jest szczególnym rodzajem tabeli kontyngencji, z dwoma wymiarami ("rzeczywisty" i "przewidywany") i identycznymi zbiorami "klas" w obu wymiarach.

Przykładem użycia macierzy pomyłek jest ocena modeli umożliwiającej porównywanie ich między sobą. W Google Teachable Machine, macierz pomyłek jest widoczna w sekcji "Dla zaawansowanych" i ma kluczowe znaczenie dla oceny modeli.

[student_cl4]

Zbiór uczący i testowy

[student_cl4]

kim był mikołaj kopernik

[bot_external]

Zbiór uczący (inaczej treningowy, ang. train set) to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany. Zbiór ten zawiera przykłady, na których model się uczy, znając z góry prawidłową klasyfikację. Przykładem zbioru uczącego może być zbiór zdjęć kanarków podpisanych jako kanarki oraz zbiór zdjęć wróbli podpisanych jako wróble.

Zbiór testowy (ang. test set) to zbiór danych, z którymi model nie miał do czynienia w procesie uczenia się i nie zna dla nich poprawnych odpowiedzi. Zbiór ten jest wykorzystywany do przetestowania, jak dobrze model jest wytrenowany. Przykładem zbioru testowego może być niepodpisane zdjęcie ptaka, którego model nie widział w procesie uczenia się.

Warto zauważyć, że zbiór uczący musi być wyraźnie większy niż zbiór testowy. Google Teachable Machine stosuje automatyczny podział danych na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15.

[student_cl4]

kim był mikołaj kopernik

[bot_external]

Nie mogę udzielić odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma żadnego związku z tematyką kursu, która obejmuje uczenie głębokie i sztuczną inteligencję.

[student_cl4]

Kim jesteś?

[student_cl4]

Co potrafisz?

[bot_external]

Potrafię udzielać odpowiedzi na pytania związane z tematyką kursu, który obejmuje uczenie głębokie i sztuczną inteligencję. Moje umiejętności obejmują:

• Wyjaśnianie pojęć i terminów związanych z uczeniem głębokim i sztuczną inteligencją
• Odpowiedzi na pytania dotyczące modeli uczenia maszynowego, takich jak Large Language Model (LLM) i Google Teachable Machine
• Wyjaśnianie konceptów, takich jak precyzja, macierz pomyłek, zbiór uczący i testowy
• Odpowiedzi na pytania dotyczące autonomii robotów i ich zdolności do samodzielnego utrzymania się

Jeśli masz pytanie związane z tymi tematami, będę się starał udzielić odpowiedzi w sposób jasny i precyzyjny.

[student_cl4]

Czym są dane treningowe w uczeniu maszynowym?

[bot_external]

Dane treningowe w uczeniu maszynowym to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany. Są one niezbędne do uczenia modelu, aby mógł on nauczyć się rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje. Przykładem danych treningowych może być zbiór zdjęć kanarków podpisanych jako kanarki oraz zbiór zdjęć wróbli podpisanych jako wróble.

Warto zauważyć, że dane treningowe są kluczowym elementem procesu uczenia się modelu. Bez nich model nie byłby w stanie nauczyć się i nie mógłby być używany do przewidywań i decyzji.

[student_cl4]

Opisz mi czym są dane testowe w skrócie

[bot_external]

Dane testowe w uczeniu maszynowym to zbiór danych, z którymi model nie miał do czynienia w procesie uczenia się i nie zna dla nich poprawnych odpowiedzi. Są one wykorzystywane do przetestowania, jak dobrze model jest wytrenowany. Przykładem danych testowych może być niepodpisane zdjęcie ptaka, którego model nie widział w procesie uczenia się.

[student_cl4]

Czym jest uczenie nienadzorowane?

[bot_external]

Uczenie nienadzorowane to rodzaj samoorganizującego się uczenia hebbowskiego, które pomaga w znajdowaniu wcześniej nieznanych wzorców w zbiorze danych bez uprzednio istniejących etykiet. Jest ono również znane jako samoorganizacja i umożliwia modelowanie gęstości prawdopodobieństwa danych wejściowych. Jest to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i uczenia ze wzmocnieniem.

[student_cl4]

Czy możesz opisać mi to prostszym językiem?

[bot_external]

Czy chcesz, aby opisałem to w prostszym języku? Oczywiście! Uczenie nienadzorowane to rodzaj uczenia, w którym model samodzielnie znajduje wzorce w danych bez potrzeby etykietowania danych. Jest to rodzaj samoorganizującego się uczenia, które pomaga modelowi dostrzec wcześniej nieznane wzorce w danych. Przykładem uczenia nienadzorowanego jest samoorganizacja, która umożliwia modelowaniu gęstości prawdopodobieństwa danych wejściowych.

[student_cl4]

Kim jest Maria Skłodowska-Curie?

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono związku z tematyką kursu, który obejmuje uczenie głębokie i sztuczną inteligencję.