conversation_by_cl4

[bot_external]

Dokładność (ang. accuracy) to miara jakości modelu Uczenia Maszynowego, która określa, jak blisko wynik modelu jest prawdziwą wartością. Definiuje się ją jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych przykładów do liczby wszystkich przypadków testowych. W kontekście klasyfikacji wieloklasowej, dokładność jest po prostu ułamkiem poprawnych klasyfikacji:

Dokładność = poprawne klasyfikacje wszystkie klasyfikacje

Jest to zwykle wyrażane jako procent. Na przykład, jeśli klasyfikator dokonuje dziesięciu predykcji, a dziewięć z nich jest poprawnych, dokładność wynosi 90%.

[student_cl4]

gahjsd

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "gahjsd" w dostępnym kontekście. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć.

[student_cl4]

co to ug

[bot_external]

Ug to skrótowa nazwa dla uogólniania, które jest koncepcją zgodnie z którą 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.

[student_cl4]

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).

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

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.

[student_cl4]

Co to uczenie głębokie?

[bot_external]

Uczenie głębokie to podejście do uczenia maszynowego, które wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się i generalizacji. Jest to podejście, które rozszerza klasyczne uczenie ze wzmocnieniem poprzez wykorzystanie głębokiej sieci neuronowej i bez wyraźnego projektowania przestrzeni stanów.

[student_cl4]

zbiór uczący i testowy?

[bot_external]

Zbiór uczący (ang. train set) to zbiór danych, dla których model zna poprawne odpowiedzi i na których jest trenowany. 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, wykorzystywane do przetestowania, jak dobrze model jest wytrenowany.

Zbiór uczący powinien być znacząco większy od zbioru testowego, aby model mógł skutecznie klasyfikować. Zbiór testowy powinien być jakościowo reprezentatywny dla całości danych i wystarczająco duży, aby można było ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) klasyfikuje przykłady.

[student_cl4]

dasas

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "dasas" w dostępnym kontekście.

[student_cl4]

precyzja

[bot_external]

Precyzja to miara wydajności, która określa ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji. Zapisana jest jako wzór: Precyzja = Liczba poprawnie pobranych instancji / Wszystkie pobrane instancje. Jest to miara ilości, która określa, jak dobrze model klasyfikuje istotne instancje.

[student_cl4]

macierz pomyłek

[bot_external]

Macierz pomyłek, znana również jako tablica 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 wykorzystana do oceny modeli, umożliwiającej porównywanie ich między sobą. Można ją również wykorzystać do wizualizacji wydajności algorytmu i do oceny, czy system myli ze sobą dwie klasy.

W analizie predykcyjnej tabela 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).

[student_cl4]

Kim był Mikołaj kopernik?