conversation_by_jq2

[student_jq2]

Jakie działanie najskuteczniej poprawi wydajność modelu uczenia nadzorowanego w zadaniu klasyfikacji, gdy model ma trudności z poprawnym rozpoznawaniem przykładów należących do jednej z klas?

[bot_external]

Aby najskuteczniej poprawić wydajność modelu uczenia nadzorowanego w zadaniu klasyfikacji, gdy model ma trudności z poprawnym rozpoznawaniem przykładów należących do jednej z klas, można zastosować strategię nadpróbkowania danych mniejszościowej klasy.

Nadpróbkowanie danych mniejszościowej klasy polega na syntetycznym tworzeniu nowych danych, które są podobne do danych mniejszościowej klasy. Można to osiągnąć przez wybór k najbliższych sąsiadów dla każdego punktu danych mniejszościowej klasy i utworzenie nowych punktów danych poprzez dodanie wektora między jednym z tych sąsiadów a bieżącym punktem danych.

Przykładem takiej strategii jest technika SMOTE (Syntetyczna Technika Nadpróbkowania Mniejszości), która jest popularnym rozwiązaniem w problemach klasyfikacji.

[student_jq2]

Podaj przykład zastosowania uczenia maszynowego w życiu codziennym.

[bot_external]

Przykładem zastosowania uczenia maszynowego w życiu codziennym jest system rozpoznawania twarzy w telefonach komórkowych. System ten może rozpoznać twarz użytkownika i otworzyć telefon, co jest przykładem aplikacji uczenia maszynowego w życiu codziennym.

[student_jq2]

Czym różni się uczenie nadzorowane od uczenia nienadzorowanego?

[bot_external]

Uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane to dwa podstawowe rodzaje uczenia maszynowego.

Uczenie nadzorowane polega na dostarczeniu modelowi danych treningowych z etykietami wynikowymi, czyli odpowiednimi odpowiedziami na dane wejściowe. Model uczy się na podstawie tych danych i etykiet, aby móc przewidzieć wyniki dla nowych danych wejściowych. Przykładem uczenia nadzorowanego jest nauka rozróżniania zdjęć psów i kotów na podstawie zdjęć podpisanych odpowiednio jako psy i koty.

Z drugiej strony, uczenie nienadzorowane nie dostarcza modelowi danych treningowych z etykietami wynikowymi. Zamiast tego, model musi samodzielnie odkryć wzorce i zależności w danych. Przykładowo, model może być dostarczony z wymieszanymi zdjęciami różnych gatunków zwierząt, a model powinien podzielić zdjęcia według gatunków.

W ten sposób, uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane różnią się w sposobie dostarczania danych treningowych i w sposobie, w jaki model uczy się na nich.

[student_jq2]

Wstęp do uczenia maszynowego D2 - Dokładność (Accuracy) Czym jest dokładność modelu UM? Dokładność (ang. Accuracy) to podstawowa i najczęściej wykorzystywana metryka służąca do oceny jakości modelu w Uczeniu Maszynowym. Jest to stosunek poprawnie zaklasyf

[bot_external]

Dokładność (ang. Accuracy) to podstawowa i najczęściej wykorzystywana metryka służąca do oceny jakości modelu w Uczeniu Maszynowym. Jest to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przez model przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Im większa wartość dokładności, tym lepiej - jeżeli model będzie się zawsze mylił, dokładność wyniesie 0, natomiast jeżeli wszystkie testowe przypadki zostaną zaklasyfikowane poprawnie, dokładność wyniesie 1.

[student_jq2]

Dlaczego dokładność nie zawsze jest dobrą metryką oceny modelu?

[bot_external]

Dokładność nie zawsze jest dobrą metryką oceny modelu, ponieważ nie bierze pod uwagę błędnie zaklasyfikowanych osób zdrowych. Przykładowo, model, który zawsze wskazuje, że osoba jest chora, może mieć 100% dokładności, ale jest mało użyteczny, ponieważ nie jest w stanie zdiagnozować osób chorych.

[student_jq2]

Model do rozpoznawania trzech klas ma następujące wyniki na zbiorze testowym: Klasa A: 40 przykładów, model poprawnie zaklasyfikował 35 Klasa B: 30 przykładów, model poprawnie zaklasyfikował 25 Klasa C: 30 przykładów, model poprawnie zaklasyfikował 20

[bot_external]

Dokładność modelu to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Aby obliczyć dokładność modelu, należy dodać liczbę poprawnie zaklasyfikowanych przykładów z każdej klasy i podzielić przez sumę liczb przykładów z każdej klasy.

W tym przypadku, model poprawnie zaklasyfikował 35 przykładów z klasy A, 25 przykładów z klasy B i 20 przykładów z klasy C. Suma liczb przykładów z każdej klasy wynosi 40 + 30 + 30 = 100.

Dokładność modelu wynosi więc: (35 + 25 + 20) / 100 = 80 / 100 = 0,8.

Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 80% przykładów testowych.

[student_jq2]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda / Fałsz

[bot_external]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda to poprawnie sklasyfikowane przykłady, natomiast Fałsz to błędnie sklasyfikowane przykłady.

[student_jq2]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda czy Fałsz

[bot_external]

Dokładność jest miarą, która pokazuje, jaki procent wszystkich przykładów został poprawnie sklasyfikowany przez model. Prawda.