conversation_by_55g
-
-
czym jest uczenie maszynowe?
-
czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.
Główne elementy uczenia maszynowego to:
- dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
- model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
- algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
- funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
- optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty
Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.
-
Na czym polega uczenie przez doświadczenie w przypadku algorytmu Uczenia Maszynowego?
-
Na czym polega uczenie przez doświadczenie w przypadku algorytmu Uczenia Maszynowego?
Uczenie przez doświadczenie w przypadku algorytmu Uczenia Maszynowego polega na automatycznym poprawianiu się algorytmu poprzez ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.
W kontekście naszej rozmowy wcześniej, uczenie przez doświadczenie jest podstawową cechą algorytmów uczenia maszynowego, które rozwijają się automatycznie poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane.
-
Co oznacza w modelu nierówna liczebność klas?
-
Co oznacza w modelu nierówna liczebność klas?
W modelu nierówna liczebność klas oznacza, że w zbiorze danych występują klasy o różnej liczbie przykładów. Na przykład, w jednej klasie może być 99 przykładów, a w drugiej klasie tylko 1 przykład. Takie sytuacje mogą powodować problemy w uczeniu modelu, np. model może zignorować klasę mniej liczną i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej, co może prowadzić do niewłaściwych wyników.
Przykładem takiej sytuacji jest opisany w treści przypadku, w którym w zbiorze danych występuje choroba rzadka, a w zbiorze testowym tylko jeden przykład tej choroby na 99 zdrowych.
-
Co oznaczą w modelu dane spoza klas?
-
Co oznaczą w modelu dane spoza klas?
Nie mogę znaleźć informacji w dostępnym kontekście, która opisuje "dane spoza klas" w modelu.
-
Jakim problemem w modelu sa dane spoza klas?
-
Jakim problemem w modelu sa dane spoza klas?
Nie mogę znaleźć informacji w dostępnym kontekście, która opisuje "dane spoza klas" w modelu.
-
Czy w Google Teachable Machine należy ręcznie dokonać podziału danych na zbiór uczący i zbiór testowy?
-
Czy w Google Teachable Machine należy ręcznie dokonać podziału danych na zbiór uczący i zbiór testowy?
Nie, w Google Teachable Machine nie należy ręcznie dokonać podziału danych na zbiór uczący i zbiór testowy. Narzędzie automatycznie dokonuje podziału danych za nas, dzieląc cały zbiór danych na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15.
-
Czy w Google Teachable Machine zbiór testowy będzie zawsze automatycznie składał się z 15% wszystkich przykładów?
-
Czy w Google Teachable Machine zbiór testowy będzie zawsze automatycznie składał się z 15% wszystkich przykładów?
Nie, w Google Teachable Machine zbiór testowy nie będzie zawsze automatycznie składał się z 15% wszystkich przykładów. Jak wspomniano w treści, GTM automatycznie dzieli cały zbiór danych na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15, ale nie oznacza to, że zbiór testowy zawsze będzie składał się z 15% przykładów. W rzeczywistości, zbiór testowy może mieć różną liczebność w zależności od wielkości całego zbioru danych.
-
Czy dokładność (accuracy) dla modelu, który poprawnie klasyfikuje wszystkie przykłady testowe, wynosi 1?
-
Czy dokładność (accuracy) dla modelu, który poprawnie klasyfikuje wszystkie przykłady testowe, wynosi 1?
Tak, dokładność (accuracy) dla modelu, który poprawnie klasyfikuje wszystkie przykłady testowe, wynosi 1.
-
Załóżmy, że mamy model, którego celem jest odróżnianie psów od kotów. Dla zbioru testowego, model ocenił 60 psów jako psy, 25 psów jako koty, 40 kotów jako koty i 15 kotów jako psy.
-
Załóżmy, że mamy model, którego celem jest odróżnianie psów od kotów. Dla zbioru testowego, model ocenił 60 psów jako psy, 25 psów jako koty, 40 kotów jako koty i 15 kotów jako psy.
Nie mogę znaleźć informacji w dostępnym kontekście, która opisuje dokładnie, jak model ocenia dane spoza klas.
-
Załóżmy, że mamy model, którego celem jest odróżnianie psów od kotów. Dla zbioru testowego, model ocenił 60 psów jako psy, 25 psów jako koty, 40 kotów jako koty i 15 kotów jako psy. Ile procent wynosi dokładność tego modelu?