conversation_by_66o

[eduexe.admin]

This post is deleted!

[student_66o]

Do czego służy to forum?

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o tym, do czego służy to forum. Informacje dostępne w kontekście dotyczą różnych tematów związanych z uczeniem głębokim, sztuczną inteligencją i technologią komputerową, ale nie zawierają informacji o funkcjach lub celach tego forum.

[student_66o]

Zatem o czym jest ten kurs?

[bot_external]

Kurs ten ma na celu przybliżyć tematykę podstaw Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Składa się z czterech modułów tematycznych, które obejmują zagadnienia takie jak definicja, podział i zastosowania UM, dane w UM, podstawowe pojęcia UM, a także metryki. Kurs jest realizowany w zewnętrznym narzędziu - Google Teachable Machine, a realizacja całego kursu powinna zająć około 2 godzin.

[student_66o]

Możesz streścić mi zawartość tego kursu?

[bot_external]

Kurs ten ma na celu przybliżyć tematykę podstaw Uczenia Maszynowego (UM) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Składa się z czterech modułów tematycznych, które obejmują:

1. Definicję, podział i zastosowania UM
2. Dane w UM, problemy z danymi i sposoby ich rozwiązywania
3. Podstawowe pojęcia UM, takie jak zbiór uczący, zbiór testowy, epoka, wsad, współczynnik uczenia, funkcja straty, przeuczenie, niedouczenie, macierz pomyłek
4. Metryki, takie jak dokładność, precyzja, czułość, F-score, porównywanie modeli

Kurs jest realizowany w zewnętrznym narzędziu - Google Teachable Machine, a realizacja całego kursu powinna zająć około 2 godzin.

[student_66o]

Pytanie 1

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 1

Nie znalazłem informacji w kontekście, która mówiłaby o tym, czym jest problem kwalifikacji w kontekście sztucznej inteligencji. Informacje dostępne w kontekście dotyczą innych tematów, takich jak teoria obliczeń, próbowanie Thompsona, czy definicja i podział Uczenia Maszynowego.

[student_66o]

Pytanie 2

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 2

Aby porównać dwa modele Uczenia Maszynowego, należy wykonać następujące kroki w Google Teachable Machine:

1. Wczytaj plik 'model_D6_A.tm' z materiałów (folder "Modele") do GTM. Wytrenuj model.
2. Poprzez menu 'Zaawansowane', a następnie sekcję 'Dla zaawansowanych' wyświetl macierz (tablicę) pomyłek dla modelu.
3. Oblicz dokładność (accuracy), precyzję (precision), czułość (recall) i F-score modelu. Wyniki zapisz. Możesz korzystać z kalkulatora.
4. Wczytaj do GTM plik 'model_D6_B.tm' z materiałów (folder "Modele"). Wytrenuj model.
5. Wyświetl macierz (tablicę) pomyłek dla modelu B.
6. Oblicz wszystkie cztery metryki dla modelu B.
7. Porównaj wyniki dla modelu A i dla modelu B.

Po wykonaniu tych kroków, będziesz w stanie porównać wyniki obu modeli i określić, który z nich jest lepszy.

[student_66o]

Pytanie 3

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 3

W oparciu o dostępne informacje, nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie. Informacje dostępne w kontekście dotyczą tematów związanych z Uczeniem Maszynowym, sztuczną inteligencją i technologią komputerową, ale nie zawierają informacji o tym, czym jest problem rozpoznawania odręcznie pisanych cyfr w oparciu o dostarczone dane.

[student_66o]

Pytanie 4

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 4

W oparciu o dostępne informacje, model Uczenia Maszynowego został wytrenowany na rozpoznawaniu odręcznie pisanych cyfr: 1, 2, 3, 5 oraz 7. Model ten został wytrenowany na podstawie danych, które zawierają zdjęcia odręcznie pisanych cyfr. Celem modelu jest trafne rozpoznawanie odręcznie pisanych cyfr, czyli klasyfikowanie ich do jednej z kategorii, które zna.

Jednak, jak wskazano w kontekście, model ten może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, ponieważ:

• Dostarczono dane tylko dla połowy cyfr (0, 4, 6, 8 oraz 9), co oznacza, że model nie ma nawet zdefiniowanych klas dla tych cyfr i nie będzie w stanie je rozpoznać.
• Dla cyfry 5 dostarczono znacząco mniej przykładów niż dla cyfr 1, 2 i 7, co może powodować, że model ma trudności z rozpoznawaniem tej cyfry.
• Dla cyfry 3 dostarczono tylko jeden przykład, co prawdopodobnie uniemożliwi modelowi jej rozpoznawanie.

W związku z tym, model Uczenia Maszynowego może mieć problemy z wykonywaniem swojego zadania, zwłaszcza w przypadku cyfr, które nie zostały w pełni reprezentowane w danych treningowych.

[student_66o]

Pytanie 5

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Pytanie 5

W oparciu o dostępne informacje, nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie. Informacje dostępne w kontekście dotyczą tematów związanych z Uczeniem Maszynowym, sztuczną inteligencją i technologią komputerową, ale nie zawierają informacji o tym, jak rozwiązać problem z modelami Uczenia Maszynowego, które mają problemy z wykonywaniem swojego zadania.

Jednak, w oparciu o dostępne informacje, można stwierdzić, że problem z modelami Uczenia Maszynowego, które mają problemy z wykonywaniem swojego zadania, może być spowodowany brakiem danych treningowych lub niewystarczającą ilością danych treningowych. W takim przypadku, można rozważyć dodanie więcej danych treningowych lub poprawienie jakości danych treningowych.

Niestety, nie mam więcej informacji na ten temat, dlatego nie mogę udzielić więcej odpowiedzi.

[student_66o]

Pytanie 6

[bot_external]

Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

Aby określić, który model jest lepszy, należy porównać wyniki obu modeli. Wyniki te obejmują dokładność (accuracy), precyzję (precision), czułość (recall) i F-score. Po wykonaniu kroków opisanych w pytaniu 2, będziesz mógł porównać wyniki dla modelu A i modelu B i określić, który z nich jest lepszy.

Wyniki porównania mogą wskazywać, który model jest bardziej dokładny, czyli który z nich osiąga wyższą dokładność (accuracy). Można również porównać precyzję (precision), czułość (recall) i F-score, aby uzyskać pełniejszą wizję, który model jest lepszy.

Pamiętaj, że porównanie wyników powinno być wykonane na podstawie tych samych danych, aby wyniki były porównywalne.

[student_66o]

Pytanie 7