conversation_by_tcn

[bot_external]

Nie, nie ma informacji w sekcji C2, która by wskazywała, że zwiększanie liczby epok może powodować problem overfittingu. Informacja o tym, że zwiększanie liczby epok może powodować problem overfittingu, jest zawarta w sekcji "Overfitting - Consequences", ale nie w sekcji C2.

[student_905_tcn]

czyli jak mam kartę graficzną nvidia h100 to najlepiej jako batch size dać cały zbiór do uczenia tak?

[bot_external]

Nie, niekoniecznie. W opisanym kontekście, mówi się, że im większa wielkość wsadu, tym więcej zasobów obliczeniowych jest potrzebnych, by ukończyć pojedynczą epokę. Jednocześnie, potrzeba mniej epok, by osiągnąć zadowalające efekty uczenia się. Z drugiej strony, mniejsza wielkość wsadu oznacza mniejsze obciążenie pod kątem zasobów, zwłaszcza pamięci, ale potrzebne jest więcej epok, by osiągnąć oczekiwane rezultaty.

Jeśli masz kartę graficzną NVIDIA H100, to niekoniecznie musisz dać cały zbiór do uczenia jako batch size. Powinieneś rozważyć optymalną wielkość wsadu, która jest odpowiednia dla Twojego modelu i zasobów obliczeniowych.

[student_905_tcn]

te metryki z sekcji d1 mają coś wspólnego z tymi metrykami z matematyki czy to coś innego

[bot_external]

Metryki z sekcji D1 mają związek z metrykami z matematyki, konkretnie z precyzją i kompletnością. W sekcji D1 omawiane są metryki, takie jak precyzja, kompletność, dokładność, zbalansowana dokładność, przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego, a także macierz pomyłek. Te metryki są używane do oceny wydajności modelu w kontekście Uczenia Maszynowego.

Precyzja i kompletność są metrykami, które są omawiane w sekcji D1, a także w kontekście matematyki. Precyzja to ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji, natomiast kompletność to ułamek instancji istotnych, które zostały pobrane. Te metryki są używane do oceny, jak dobrze model rozpoznaje istotne instancje.

Dokładność, zbalansowana dokładność i przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego są również metrykami, które są omawiane w sekcji D1. Dokładność to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji, zbalansowana dokładność to średnia z dokładnością i kompletnością, a przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji.

Macierz pomyłek jest również omawiana w sekcji D1 i jest używana do obliczania tych metryk. Macierz pomyłek to tabela, która przedstawia liczbę prawdziwie pozytywnych, fałszywie pozytywnych, prawdziwie negatywnych i fałszywie negatywnych instancji.

W związku z tym, metryki z sekcji D1 mają związek z metrykami z matematyki, konkretnie z precyzją i kompletnością, oraz są używane do oceny wydajności modelu w kontekście Uczenia Maszynowego.

[student_905_tcn]

okay, czyli czułość i precyzja są sobie zbliżone tak?

[bot_external]

Nie, czułość i precyzja nie muszą być sobie zbliżone. W opisanym kontekście, czułość to miara, która ocenia, jak dobrze model rozpoznaje instancje istotne, natomiast precyzja to miara, która ocenia, jak dobrze model unika fałszywie pozytywnych instancji.

Na przykład, w sekcji C2, opisano model, który diagnozuje chorobę. Model ten ma 100% czułości, ponieważ poprawnie zdiagnozował wszystkie osoby, które rzeczywiście były chore. Jednak jego precyzja wynosi 0%, ponieważ błędnie zaklasyfikował 9 zdrowych osób jako chore.

To pokazuje, że czułość i precyzja mogą być różne, nawet jeśli model ma dobre wyniki w jednej z nich.

[student_905_tcn]

nie chodziło mi o wartości tylko konceptowo

[bot_external]

Czułość i precyzja są dwoma różnymi metrykami, które są używane do oceny wydajności modelu w kontekście Uczenia Maszynowego. Czułość to miara, która ocenia, jak dobrze model rozpoznaje instancje istotne, natomiast precyzja to miara, która ocenia, jak dobrze model unika fałszywie pozytywnych instancji.

To oznacza, że czułość i precyzja mogą być różne, nawet jeśli model ma dobre wyniki w jednej z nich. Na przykład, model, który diagnozuje chorobę, może mieć 100% czułości, ale 0% precyzji, jeśli błędnie zaklasyfikował zdrowych osób jako chore.

Metryki te są omawiane w sekcji C2, a także w innych częściach kursu.

[student_905_tcn]

czyli w sumie to ocena modelu i porównywanie z innymi opiera się na tych 5 wartościach tak?

[bot_external]

Nie, nie jest to dokładnie 5 wartości. W opisanym kontekście, omawiane są metryki, takie jak dokładność, precyzja, kompletność, zbalansowana dokładność i przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego. Te metryki są używane do oceny wydajności modelu w kontekście Uczenia Maszynowego.

Dokładność to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji, precyzja to ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji, kompletność to ułamek instancji istotnych, które zostały pobrane, zbalansowana dokładność to średnia z dokładnością i kompletnością, a przewidywany wskaźnik stanu pozytywnego to ułamek instancji istotnych wśród wszystkich pobranych instancji.

Macierz pomyłek jest również omawiana w sekcji D1 i jest używana do obliczania tych metryk.