conversation_by_dub

[student_905_dub]

jaka jest optymalna proporcja zbioru uczącego i testowego?

[bot_external]

Optymalna proporcja zbioru uczącego i testowego nie jest określona w opisanej w kontekście demonstracji. W Google Teachable Machine, dane są automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15, ale nie jest to optymalna proporcja. W opisanej w kontekście demonstracji, wskazano, że w innych przypadkach, zbiór testowy może obejmować aż 20% wszystkich danych, albo tylko 10%, lub nawet jeszcze mniej przy bardzo dużych zbiorach danych.

Ważne jest, by zawsze przestrzegać kilku zasad: zbiór uczący powinien być znacząco większy od zbioru testowego, by móc skutecznie klasyfikować, model musi mieć szansę potrenować na dużym zbiorze danych. Zbiór testowy musi być jakościowo reprezentatywny dla całości danych, muszą znajdować się w nim podobne przykłady, co w zbiorze uczącym, i nie należy wprowadzać na egzamin zadań całkowicie nowego typu, którego nie było w repetytorium. Zbiór testowy musi być wystarczająco duży, by móc ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) klasyfikuje przykłady.

[student_905_dub]

jaka powinna być wielkość wsadu?

[bot_external]

Wielkość wsadu (batch size) to parametr, który możemy regulować w Google Teachable Machine. W opisanej w kontekście demonstracji, domyślna wielkość wsadu jest ustawiona na 16, co oznacza, że model otrzymuje 16 przykładów na raz do trenowania w pojedynczej iteracji.

Im większa wielkość wsadu, tym więcej zasobów obliczeniowych jest potrzebnych, by ukończyć pojedynczą epokę. Jednocześnie jednak, potrzeba mniej epok, by osiągnąć zadowalające efekty uczenia się. Analogicznie, mniejsza wielkość wsadu oznacza mniejsze obciążenie pod kątem zasobów, zwłaszcza pamięci, jednak by osiągnąć oczekiwane rezultaty, potrzebne jest więcej epok.

W tym przypadku, nie ma informacji o optymalnej wielkości wsadu, ale można powiedzieć, że powinna być ona dostosowana do zasobów obliczeniowych i do potrzeb modelu.

[student_905_dub]

za co odpowiada współczynnik uczenia i jakie wielkości powinien przyjmować?

[bot_external]

Współczynnik uczenia (learning rate) to parametr, który określa wielkość kroku w każdej iteracji podczas przesuwania się w kierunku minimum funkcji straty. Jego zadaniem jest określenie, jak duży krok jest wykonywany w tym kierunku.

Współczynnik uczenia powinien być odpowiednio dobrany, aby osiągnąć szybszą zbieżność i uniknąć oscylacji. Za mała wartość współczynnika uczenia może spowodować, że uczenie będzie zbyt długie, a za duża wartość może spowodować, że model przeskoczy przez minimum.

Optymalna wartość współczynnika uczenia zależy od konkretnego problemu i modelu. Wartości współczynnika uczenia mogą być następujące:

• Za mała wartość: 0,001-0,01 (przykład: 0,001)
• Optymalna wartość: 0,1-0,5 (przykład: 0,1)
• Za duża wartość: 1-10 (przykład: 1)

Wartości te są tylko przykładowe i mogą być dostosowane do konkretnego problemu i modelu. Wartości współczynnika uczenia powinny być dostosowane eksperymentalnie, aby osiągnąć najlepsze wyniki.

Warto zauważyć, że współczynnik uczenia może być zmieniany w czasie treningu, aby osiągnąć lepsze wyniki. Można to osiągnąć za pomocą harmonogramu uczenia, który zmienia współczynnik uczenia w zależności od iteracji.

[student_905_dub]

za co odpowiada strata?

[bot_external]

Strata to funkcja, która określa ilość błędu lub różnicy między oczekiwanym a rzeczywistym wynikiem modelu. W opisanej w kontekście demonstracji, strata jest używana do określania, jak dobrze model klasyfikuje przykłady.

W szczególności, strata jest używana do obliczania średniego błędu kwadratowego estymatora, R(θ, θ^) = Eθ[(θ - θ^)^2], gdzie θ jest prawdziwym parametrem, a θ^ jest estymatorem parametru.

Strata może być różnego rodzaju, np. strata kwadratowa, strata Savage'a, strata Tangensa, itp. Każda strata ma swoje własne cechy i zalety, a wybór straty zależy od konkretnego problemu i modelu.

W opisanej w kontekście demonstracji, strata jest używana do określania, jak dobrze model klasyfikuje przykłady, a także do obliczania dokładności, precyzji i F-score modelu.

Warto zauważyć, że strata jest ważnym elementem uczenia maszynowego, ponieważ pozwala na ocenę jakości modelu i jego zdolności do klasyfikacji przykładów.

[student_905_dub]

jak czytać tablicę pomyłek?

[bot_external]

Tablica pomyłek, również nazywana macierzą pomyłek, jest tabelą z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych.

Aby czytać tablicę pomyłek, należy zrozumieć, co oznaczają poszczególne pola w tabeli:

• Prawdziwie pozytywne (TP): Liczba przykładów, które zostały prawidłowo sklasyfikowane jako pozytywne.
• Fałszywie negatywne (FN): Liczba przykładów, które zostały błędnie sklasyfikowane jako negatywne, pomimo tego, że są pozytywne.
• Fałszywie pozytywne (FP): Liczba przykładów, które zostały błędnie sklasyfikowane jako pozytywne, pomimo tego, że są negatywne.
• Prawdziwie negatywne (TN): Liczba przykładów, które zostały prawidłowo sklasyfikowane jako negatywne.

Na przykład, jeśli w tabeli pomyłek mamy następujące dane:

	Pozytywne	Negatywne
Prawdziwe	80	20
Błędne	10	90

Oznacza to, że:

• 80 przykładów zostało prawidłowo sklasyfikowanych jako pozytywne (TP).
• 20 przykładów zostało prawidłowo sklasyfikowanych jako negatywne (TN).
• 10 przykładów zostało błędnie sklasyfikowanych jako pozytywne (FP).
• 90 przykładów zostało błędnie sklasyfikowanych jako negatywne (FN).

Ta tabela pomyłek pozwala na ocenę jakości modelu i jego zdolności do klasyfikacji przykładów.

[student_905_dub]

co mówi nam wykres straty na epokę?

[bot_external]

Wykres straty na epokę pokazuje zmianę wartości funkcji straty wraz z postępem uczenia się modelu. W opisanej w kontekście demonstracji, wykres ten jest przedstawiony w Google Teachable Machine, w sekcji "Dla zaawansowanych". Na wykresie zaznaczono dwie linie - niebieską dla zbioru uczącego i pomarańczową dla zbioru testowego.

Wykres straty na epokę może nam powiedzieć, czy model się uczy, czy nie. Jeśli wartość funkcji straty maleje wraz z postępem uczenia się, oznacza to, że model się uczy i jego dokładność wzrasta. Jeśli wartość funkcji straty nie zmienia się lub zaczyna rosnąć, oznacza to, że model się nie uczy lub przeuczył się.

W opisanej w kontekście demonstracji, wykres straty na epokę jest używany do oceny jakości modelu i jego zdolności do klasyfikacji przykładów.

[student_905_dub]

jak obliczyć precyzję dla całego modelu?

[bot_external]

Aby obliczyć precyzję dla całego modelu, należy podzielić liczbę poprawnie rozpoznanych przykładów przez liczbę wszystkich przykładów rozpoznanych przez model jako prawidłowe.

Na przykład, jeśli model rozpoznał 80 przykładów jako prawidłowe i 20 z nich było poprawnie rozpoznanych, to precyzja modelu wynosi 80/100 = 0,8 lub 80%.

Warto zauważyć, że precyzja jest miarą dokładności modelu, a jej wartość powinna być maksymalnie możliwa, aby model był skuteczny w rozpoznawaniu przykładów.

[student_905_dub]

dlaczego wynik w d3 wynosi 75?

[student_905_dub]

wytłumacz mi proszę pojęcie czułości

[student_905_dub]

za co odpowiada czułość

[bot_external]

Czułość to miara zdolności modelu do rozpoznawania przykładów należących do klasy pozytywnej. Jest to miara, która określa, jak dobrze model rozpoznaje przykłady, które rzeczywiście należą do klasy pozytywnej.

Czułość jest obliczana jako stosunek liczby przykładów, które zostały prawidłowo rozpoznane jako pozytywne (TP), do liczby wszystkich przykładów, które rzeczywiście należą do klasy pozytywnej (TP + FN).

Na przykład, jeśli model rozpoznał 80 przykładów jako pozytywne i 20 z nich było poprawnie rozpoznanych, a w rzeczywistości 90 przykładów należało do klasy pozytywnej, to czułość modelu wynosi 80/90 = 0,89 lub 89%.

Czułość jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu, ale powinna być używana wraz z innymi wskaźnikami, takimi jak precyzja i F-score, aby uzyskać pełniejszą ocenę jakości modelu.