conversation_by_lxf

[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.