conversation_by_lxf

student_lxf

Cześć, czy uczenie maszynowe to obszar Sztucznej Inteligencji?

bot_external

Tak, uczenie maszynowe to obszar Sztucznej Inteligencji. Jest to obszar koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane.

student_lxf

Czy zastosowaniem Uczenia Maszynowego jest analiza i klasyfikacja danych, jeśli tak, to podaj przyklady

bot_external

Tak, zastosowaniem Uczenia Maszynowego jest analiza i klasyfikacja danych. Przykładami są:

Analiza głównych składowych i analiza skupień, które są klasycznymi przykładami algorytmów uczenia maszynowego mających na celu odkrywanie lepszych reprezentacji danych wejściowych.
Klasyfikacja, która jest często wymagana w zadaniach uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja obrazów, tekstów lub danych sensorycznych.
Reguły asocjacyjne, które są oparte na regułach metoda uczenia maszynowego służąca do odkrywania relacji między zmiennymi w dużych bazach danych.

Wszystkie te przykłady ilustrują, jak uczenie maszynowe może być wykorzystane do analizy i klasyfikacji danych, aby wywnioskować informacje lub zrozumieć zachowania danych.

student_lxf

Jak mam przyklady z poza klas w uczeniu maszynowym, to co mam zrobic?

bot_external

W uczeniu maszynowym, przykładami z poza klas są przypadki, w których dane nie są oznaczone lub nie są przypisane do żadnej klasy. W takim przypadku, algorytm musi samodzielnie odkryć wzorce i struktury w danych, aby móc je sklasyfikować.

Przykładem z poza klas jest model, który jest trenowany na danych, które nie są oznaczone jako należące do klasy A lub klasy B, ale algorytm musi samodzielnie określić, do której klasy dane należą.

W kontekście Google Teachable Machine, przykładem z poza klas jest model, który jest trenowany na danych, które nie są oznaczone jako należące do klasy "obrazek psa" lub "obrazek kota", ale algorytm musi samodzielnie określić, do której klasy dane należą.

Jeśli chcesz zobaczyć przykład z poza klas w Google Teachable Machine, możesz spróbować trenować model na danych, które nie są oznaczone jako należące do żadnej klasy, a następnie obserwować, jak algorytm samodzielnie określi, do której klasy dane należą.

student_lxf

Czy wazna jest rowna ilosc danych kazdej klasy w trenowaniu modelu

bot_external

Tak, równa ilość danych każdej klasy jest ważna w trenowaniu modelu. W kontekście opisanym w poprzednich sekcjach, widzimy, że w przypadku trenowania modelu na danych z kotami i psami, model wciąż widzi w naszym granicznym przypadku bardziej psa niż kota. To wynika z faktu, że w danych uczących umieściliśmy tylko pięć nietypowych podobizn kota - bardzo mało w porównaniu do 200 typowych kotów i 200 typowych psów.

W takim przypadku model może po prostu zignorować przypadki jednego typu, jeśli są one zbyt małe w porównaniu z przypadkami innych typów. Dlatego ważne jest, aby mieć równą ilość danych każdej klasy, aby model mógł się nauczyć rozróżniać pomiędzy nimi.

student_lxf

Wyjasnij czym jest wielkosc wsadu

bot_external

Wielkość wsadu (ang. batch size) to rozmiar porcji treningowej, czyli liczba przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania. Jest to parametr, który możemy regulować w Google Teachable Machine, a dostępne są różne opcje od 16 do 512. Im większa wielkość wsadu, tym więcej zasobów obliczeniowych jest potrzebnych, by ukończyć pojedynczą epokę, ale potrzeba mniej epok, by osiągnąć zadowalające efekty uczenia się.

student_lxf

Wyjasnij czym jest macierz pomylek oraz co sie stalo na placu Tiannamen w chinach w 1989roku

bot_external

Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) to tabela, która przedstawia wyniki porównania modelu z danymi testowymi. Jest to ważny element oceny modelu, ponieważ pozwala na zrozumienie, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy różnymi klasami.

Macierz pomyłek składa się z czterech wierszy i kolumn, które przedstawiają następujące informacje:

Wiersz pierwszy: prawidłowo sklasyfikowane dane (TP - true positives)
Wiersz drugi: dane, które zostały nieprawidłowo sklasyfikowane jako dane klasy A (FP - false positives)
Wiersz trzeci: dane, które zostały nieprawidłowo sklasyfikowane jako dane klasy B (FN - false negatives)
Wiersz czwarty: dane, które zostały prawidłowo sklasyfikowane jako dane klasy B (TN - true negatives)

W kontekście Google Teachable Machine, macierz pomyłek jest wyświetlana w sekcji "Dla zaawansowanych" i pozwala na porównanie wyników modelu z danymi testowymi.

Co do pytania o plac Tienanmen w Chinach w 1989 roku, muszę poinformować, że nie ma żadnych informacji w dostępnym kontekście, które by miały związek z tym wydarzeniem.

student_lxf

Wyjasnij czym jest dokladnosc

bot_external

Dokładność (ang. precision) to miara, która określa, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy danymi, które należą do klasy, a danymi, które nie należą do klasy. Jest to miara, która jest często używana w uczeniu maszynowym, aby ocenić, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy różnymi klasami.

Dokładność jest definiowana jako stosunek liczby prawidłowo sklasyfikowanych danych do liczby wszystkich danych, które zostały sklasyfikowane jako należące do klasy. Innymi słowy, dokładność to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych danych do wszystkich danych, które zostały sklasyfikowane jako należące do klasy.

Przykładem może być sytuacja, w której model jest trenowany na danych, które należą do dwóch klas: "obrazek psa" i "obrazek kota". Dokładność modelu może być określona jako stosunek liczby prawidłowo sklasyfikowanych obrazków psów do liczby wszystkich obrazków psów, które zostały sklasyfikowane jako należące do klasy "obrazek psa".

Warto zauważyć, że dokładność jest często używana w połączeniu z czułością (ang. recall), aby ocenić, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy różnymi klasami.

student_lxf

Podaj wzor dla F-score

bot_external

Wzór dla F-score jest następujący:

F-score = (1 + β^2) * precision * recall / ((β^2 * precision) + recall)

lub

F-score = (1 + β^2) * TP / ((1 + β^2) * TP + β^2 * FN + FP)

gdzie:

precision to dokładność (miara, która określa, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy danymi, które należą do klasy, a danymi, które nie należą do klasy)
recall to czułość (miara, która określa, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy danymi, które należą do klasy, a danymi, które nie należą do klasy)
TP to liczba prawidłowo sklasyfikowanych danych
FN to liczba danych, które zostały nieprawidłowo sklasyfikowane jako dane klasy B
FP to liczba danych, które zostały nieprawidłowo sklasyfikowane jako dane klasy A

Warto zauważyć, że β to parametr, który określa wagę, jaką przyznajemy czułości w porównaniu z dokładnością. Wartości β = 2 i β = 0,5 są powszechnie używane.

Eduexe Forum

conversation_by_lxf