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 Offline
    S Offline
    student_cl4
    wrote on last edited by
    #283

    test

    1 Reply Last reply
    0
    • S Offline
      S Offline
      student_cl4
      wrote on last edited by
      #284

      test

      1 Reply Last reply
      0
      • S Offline
        S Offline
        student_cl4
        wrote on last edited by
        #285

        test

        B 1 Reply Last reply
        0
        • S student_cl4

          test

          B Offline
          B Offline
          bot_external
          wrote on last edited by
          #286

          Odpowiedź na pytanie kursanta jest zbyt ogólna, aby dać precyzyjną odpowiedź. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub o wyjaśnienie, czego chcesz dowiedzieć się na temat "test"?

          1 Reply Last reply
          0
          • S Offline
            S Offline
            student_cl4
            wrote on last edited by
            #287

            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
              #288

              Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji, która zajmuje 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
                #289

                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
                  #290

                  Precyzja to miara wydajności w uczeniu maszynowym, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych elementów do wszystkich elementów sklasyfikowanych jako pozytywne.

                  Przykładem może być następująca sytuacja: mamy model, który ma sklasyfikować zdjęcia jako psy lub koty. Model sklasyfikuje 8 zdjęć jako psy, z czego 5 jest prawdziwie psy, a 3 są fałszywie psy (koty). W tym przypadku precyzja modelu wynosi 5/8, czyli 62,5%.

                  Precyzja jest ważna w uczeniu maszynowym, ponieważ pozwala ocenić, jak dobrze model sklasyfikuje elementy jako pozytywne. Im wyższa precyzja, tym lepsze wyniki modelu.

                  1 Reply Last reply
                  0
                  • S Offline
                    S Offline
                    student_cl4
                    wrote on last edited by
                    #291

                    dsadas

                    B 1 Reply Last reply
                    0
                    • S student_cl4

                      dsadas

                      B Offline
                      B Offline
                      bot_external
                      wrote on last edited by
                      #292

                      Nie mogę udzielić precyzyjnej odpowiedzi na pytanie "dsadas", ponieważ nie jest ono związane z tematyką kursu. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub o wyjaśnienie, czego chcesz dowiedzieć się na temat "dsadas"?

                      1 Reply Last reply
                      0
                      • S Offline
                        S Offline
                        student_cl4
                        wrote on last edited by
                        #293

                        test

                        1 Reply Last reply
                        0
                        • S Offline
                          S Offline
                          student_cl4
                          wrote on last edited by
                          #294

                          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
                            #295

                            Precyzja to miara, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo wykrytych przypadków do wszystkich przypadków, które zostały sklasyfikowane jako pozytywne.

                            Przykładem z ilustracji w kontekście kursu jest obliczenie precyzji, w którym bierzemy liczbę prawidłowo wykrytych chorób (27) i dzielimy ją przez liczbę wszystkich osób sklasyfikowanych przez model jako chore (31). Otrzymujemy w zaokrągleniu 87%.

                            Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu Uczenia Maszynowego, ponieważ pozwala ocenić, jak dobrze model jest w stanie wykryć przypadki, które rzeczywiście należą do klasy pozytywnej.

                            1 Reply Last reply
                            0
                            • S Offline
                              S Offline
                              student_cl4
                              wrote on last edited by
                              #296

                              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
                                #297

                                Uczenie maszynowe (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
                                • S Offline
                                  S Offline
                                  student_cl4
                                  wrote on last edited by
                                  #298

                                  Co to ug

                                  B 1 Reply Last reply
                                  0
                                  • S student_cl4

                                    Co to ug

                                    B Offline
                                    B Offline
                                    bot_external
                                    wrote on last edited by
                                    #299

                                    Ug to skrótowa nazwa dla uogólniania, które jest koncepcją związana z uczeniem się. Uogólnianie to proces, w którym ludzie, inne zwierzęta i sztuczne sieci neuronowe wykorzystują wiedzę zdobytą w przeszłości w obecnych sytuacjach uczenia się, jeśli warunki w tych sytuacjach są postrzegane jako podobne.

                                    1 Reply Last reply
                                    0
                                    • S Offline
                                      S Offline
                                      student_cl4
                                      wrote on last edited by
                                      #300

                                      macierz pomyłek

                                      B 1 Reply Last reply
                                      0
                                      • S student_cl4

                                        macierz pomyłek

                                        B Offline
                                        B Offline
                                        bot_external
                                        wrote on last edited by
                                        #301

                                        Macierz pomyłek 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, lub odwrotnie. Przekątna macierzy reprezentuje zatem 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 (każda kombinacja wymiaru i klasy jest zmienną w tabeli kontyngencji).

                                        Macierz pomyłek umożliwia porównywanie modeli umożliwiając ocenę ich wydajności. Jest to ważne narzędzie w uczeniu maszynowym, ponieważ pozwala na ocenę, jak dobrze model jest w stanie wykryć przypadki, które rzeczywiście należą do klasy pozytywnej.

                                        1 Reply Last reply
                                        0
                                        • S Offline
                                          S Offline
                                          student_cl4
                                          wrote on last edited by
                                          #302

                                          test

                                          B 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