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
    #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
                      • S student_cl4

                        test

                        B Offline
                        B Offline
                        bot_external
                        wrote on last edited by
                        #303

                        Nie mogę znaleźć informacji w kontekście, która pozwoliłaby mi udzielić odpowiedzi na pytanie "test". Jeśli chcesz, mogę spróbować pomóc w sformułowaniu pytania lub poprosić o dodatkowe informacje, które mogą pomóc mi w odpowiedzi.

                        1 Reply Last reply
                        0
                        • S Offline
                          S Offline
                          student_cl4
                          wrote on last edited by
                          #304

                          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
                            #305

                            Precyzja to miara, która określa stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. 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
                              #306

                              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
                                #307

                                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
                                  #308

                                  co to uczeie maszynowe ?

                                  B 1 Reply Last reply
                                  0
                                  • S student_cl4

                                    co to uczeie maszynowe ?

                                    B Offline
                                    B Offline
                                    bot_external
                                    wrote on last edited by
                                    #309

                                    Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

                                    1 Reply Last reply
                                    0
                                    • S Offline
                                      S Offline
                                      student_cl4
                                      wrote on last edited by
                                      #310

                                      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
                                        #311

                                        Precyzja to miara wydajności w uczeniu maszynowym, która określa ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji, które zostały poprawnie oznaczone jako należące do klasy pozytywnej. Zapisano ją jako wzór: Precyzja = Liczba poprawnie pobranych instancji / Wszystkie pobrane instancje.

                                        Przykładem może być program komputerowy do rozpoznawania psów na zdjęciu cyfrowym. Jeśli program identyfikuje 8 psów, ale tylko 5 z nich jest prawdziwie pozytywnych, to precyzja programu wynosi 5/8.

                                        Precyzja jest ważna w sytuacjach, gdzie koszt błędu typu I (skazanie niewinnej osoby) jest zbyt wysoki, jak w przypadku systemu wymiaru sprawiedliwości karnej. W takich przypadkach precyzja jest bardziej ceniona niż czułość.

                                        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