conversation_by_a59
-
Chodzi o funkcję straty w uczeniu maszynowym
Funkcja straty w uczeniu maszynowym to funkcja, która odwzorowuje zdarzenie lub wartości jednej lub więcej zmiennych na liczbę rzeczywistą, reprezentującą pewien "koszt" związany z tym zdarzeniem. W kontekście uczenia maszynowego, funkcja straty jest używana do oceny, jak dobrze model działa. Im niższa strata, tym lepszy model.
W uczeniu maszynowym, funkcja straty jest często używana w klasyfikacji, aby karać model za niepoprawną klasyfikację przykładu. Przykładem funkcji straty w klasyfikacji jest funkcja straty 0-1, która przyjmuje wartość 0, jeśli przewidywana klasyfikacja jest równa klasie prawdziwej, lub 1, jeśli przewidywana klasyfikacja nie pasuje do klasy prawdziwej.
Funkcja straty może być również używana w uczeniu online, aby karać model za niepoprawną klasyfikację przykładu w czasie rzeczywistym. W tym przypadku, funkcja straty jest często używana wraz z algorytmem optymalizacji, aby dostosować parametry modelu do minimalizacji funkcji straty.
Warto zauważyć, że wybór funkcji straty ma wpływ na optymalne rozwiązanie problemu uczenia maszynowego. Niektóre funkcje straty są łatwe w obsłudze, ale nie zawsze prowadzą do optymalnego rozwiązania. W takim przypadku, można używać zastępczych funkcji straty, które są łatwe w obsłudze i pozwalają na odzyskanie rzeczywistego rozwiązania oryginalnego problemu klasyfikacji.
-
Jakie problemy podchodzą pod kategorię uczenie przez wzmacnianie?
-
Jakie problemy podchodzą pod kategorię uczenie przez wzmacnianie?
W kontekście podanym w kursie, uczenie przez wzmacnianie (ang. reinforcement learning) to podejście, w którym model uczy się wchodząc w interakcje ze środowiskiem, poprzez system kar i nagród.
-
Ale jakie są konkretne zastosowania uczenia przez wzmacnianie?
-
Ale jakie są konkretne zastosowania uczenia przez wzmacnianie?
Uczenie przez wzmacnianie ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak:
- Gier komputerowych: model uczy się grać w grę, poprzez system kar i nagród, tak aby osiągać najlepsze wyniki.
- Robotyki: model uczy się kontrolować robotę, poprzez system kar i nagród, tak aby osiągać określone cele.
- Zarządzania ruchem: model uczy się zarządzać ruchem w sieciach komunikacyjnych, poprzez system kar i nagród, tak aby osiągać optymalne rozwiązanie.
- Uczenia jazdy samochodem: model uczy się jazdy samochodem, poprzez system kar i nagród, tak aby osiągać bezpieczne i efektywne podróże.
Przykładem uczenia przez wzmacnianie jest uczenie modelu do gry w szachy. Model uczy się grać w szachy, poprzez system kar i nagród, tak aby osiągać najlepsze wyniki. Im model jest lepszy, tym większe nagrody otrzymuje, a im jest gorszy, tym większe kary otrzymuje.
-
Czym jest GTM?
-
Czym jest GTM?
GTM to skrót od Google Teachable Machine, czyli przeglądarkowe narzędzie udostępnione przez firmę Google, które umożliwia tworzenie modeli Uczenia Maszynowego (oraz zapisywanie ich do wykorzystania w dowolnych zastosowaniach). Do korzystania z GTM nie są potrzebne żadne umiejętności programistyczne ani matematyczne, wystarczy jedyne ogólne zrozumienie, czym Uczenie Maszynowe jest.
-
Dlaczego odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne?
-
Dlaczego odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne?
Odpowiedni dobór i przygotowanie danych jest niezwykle ważne, ponieważ bez nich uczenie maszynowe nie byłoby możliwe. Dane są podstawą uczenia maszynowego, a ich jakość ma bezpośredni wpływ na jakość modelu. Dobra jakość danych gwarantuje, że model będzie mógł uczyć się efektywnie i dokładnie, natomiast złe dane mogą prowadzić do niewłaściwych wyników lub nawet do niepowodzenia modelu.
Przykładem tego jest analiza regresji, w której założenie konkretnej postaci relacji między zmiennymi niezależnymi a zmienną zależną jest niezwykle ważne. Im lepsze dane, tym lepsze założenie postaci relacji, a tym samym lepsze wyniki modelu.
-
Co się stanie, gdy dane będą słabej jakości i będzie ich niewystarczająco?
-
Co się stanie, gdy dane będą słabej jakości i będzie ich niewystarczająco?
Gdy dane będą słabej jakości i będzie ich niewystarczająco, model uczenia maszynowego może nie być w stanie efektywnie uczyć się i dokładnie przewidywać wyniki. Słabe dane mogą prowadzić do niewłaściwych wyników lub nawet do niepowodzenia modelu.
Przykładem tego jest sytuacja, w której mamy do czynienia z rzadką chorobą, dotykającą tylko 1% populacji. Jeśli przykłady uczące i testowe zostały zaś dobrane idealnie losowo, to w zbiorze testowym znalazło się 99 osób zdrowych i jedna osoba chora. W takim przypadku model uczenia maszynowego może nie być w stanie poprawnie rozpoznać osób chorego, ponieważ klasa zdecydowanie mniejsza zostanie najpewniej zignorowana.
W takim przypadku, model może osiągnąć wysoką dokładność, ale będzie praktycznie bezużyteczny, ponieważ nie będzie w stanie spełnić swojego zasadniczego celu, czyli zdiagnozować osób chorych.
-
Jaki podział danych treningowych i testowych jest najlepszy?
-
Jaki podział danych treningowych i testowych jest najlepszy?
Podział danych treningowych i testowych w proporcji 85:15 jest najlepszym wyborem w przypadku Google Teachable Machine. Jest to automatycznie przydzielany podział danych przez GTM, który pozwala na efektywne uczenie się modelu i ocenę jego dokładności.
-
A w przypadku własnego modelu CNN w np. PyTorch?
-
A w przypadku własnego modelu CNN w np. PyTorch?
W przypadku własnego modelu CNN w PyTorch, podział danych treningowych i testowych nie jest automatycznie przydzielany przez GTM, jak w przypadku Google Teachable Machine. Zazwyczaj, w przypadku modeli CNN, podział danych treningowych i testowych jest przydzielany w proporcji 80:20 lub 90:10, w zależności od potrzeb i celów modelu.
Proporcja 80:20 oznacza, że 80% danych jest używanych do treningu modelu, a 20% do testowania. Proporcja 90:10 oznacza, że 90% danych jest używanych do treningu modelu, a 10% do testowania.
Warto zauważyć, że podział danych treningowych i testowych powinien być losowy i niezależny od danych samego modelu. Im większa różnica między danymi treningowymi i testowymi, tym lepsza jest ocena dokładności modelu.
W przypadku własnego modelu CNN w PyTorch, można użyć bibliotek takich jak scikit-learn lub TensorFlow, aby automatycznie przydzielić podział danych treningowych i testowych.
-
Jak zapobiegać przeuczeniu?
-
Jak zapobiegać przeuczeniu?
Zapobieganie przeuczeniu jest ważnym aspektem uczenia maszynowego. W kontekście strukturalnego ryzyka minimalizacji, zapobieganie przeuczeniu może być osiągnięte poprzez włączenie kary regularyzacyjnej do optymalizacji. Kara regularyzacyjna może być implementowana w postaci formy brzytwy Ockhama, która preferuje prostsze funkcje nad bardziej złożonymi.
Popularną karą regularyzacyjną jest kwadrat normy euklidesowej wag, znaną również jako normę L2. Inne normy obejmują normę L1, ∑j|βj|, oraz "normę" L0, która jest liczbą niezerowych βj. Kara regularyzacyjna będzie oznaczona przez C(g).
Problem optymalizacji uczenia się nadzorowanego polega na znalezieniu funkcji g, która minimalizuje J(g) = Remp(g) + λC(g). Parametr λ kontroluje kompromis między obciążeniem a wariancją. Im większa wartość λ, tym model będzie miał wysokie obciążenie i niską wariancję.
Dodatkowo, w kontekście sztucznej inteligencji, regularyzacja jest zbiorem technik, takich jak dropout, wczesne zatrzymywanie oraz regularyzacja L1 i L2, mających na celu zmniejszenie przeuczenia i niedouczenia podczas trenowania algorytmu uczenia się.
-
Jaki rozmiar ma macierz pomyłek
-
Jaki rozmiar ma macierz pomyłek
Nie mogę znaleźć informacji o rozmiarze macierzy pomyłek w dostępnym kontekście.
-
Jaki rozmiar ma macierz pomyłek zależnie od ilości klas