conversation_by_9r5

[eduexe.admin]

Topic created

[student_905_9r5]

w jaki sposób liczba epok wpływa na proces uczenia modelu?

[bot_external]

Liczba epok wpływa na proces uczenia modelu w sposób istotny. Zazwyczaj modele uczenia maszynowego są trenowane przez kilka epok, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym. Im więcej epok, tym model może się lepiej dostosować do danych treningowych, ale zbyt wiele epok może spowodować przeuczenie modelu.

Wartością interesującą jest fakt, że największe modele mogą być trenowane tylko przez jedną epokę. Oznacza to, że w przypadku dużych modeli, liczba epok nie jest tak istotna, jak w przypadku małych modeli.

Warto zauważyć, że liczba epok jest powiązana z krzywą uczenia, która przedstawia zmianę wydajności modelu wraz z liczbą epok. Im wyższa liczba epok, tym krzywa uczenia może wykazywać tendencję do zbieżności, ale zbyt wiele epok może spowodować przeuczenie modelu.

[student_905_9r5]

Zapropnuj konkretne sposoby poprawy modelu, gdyby okazało się, że ma on zbyt wiele false negatives albo false positives

[bot_external]

Jeśli model ma zbyt wiele false negatives (błędnie negatywnych) lub false positives (błędnie pozytywnych), można spróbować poprawić model w następujących sposobach:

1. Zwiększenie złożoności modelu: Jeśli model jest zbyt prosty, może być konieczne zwiększenie jego złożoności poprzez dodanie większej liczby cech, zwiększenie liczby parametrów lub użycie bardziej elastycznego modelu.
2. Użycie innego algorytmu: Jeśli obecny algorytm nie jest w stanie uchwycić wzorców w danych, może być konieczne wypróbowanie innego.
3. Zwiększenie ilości danych treningowych: Jeśli model jest niedouczony z powodu braku danych, zwiększenie ilości danych treningowych może pomóc.
4. Regularyzacja: Regularyzacja to technika stosowana w celu zapobiegania przeuczeniu poprzez dodanie członu kary do funkcji straty, który zniechęca do dużych wartości parametrów.
5. Inżynieria cech: Inżynieria cech obejmuje tworzenie nowych cech modelu z istniejących, które mogą być bardziej odpowiednie dla danego problemu.

Warto zauważyć, że te metody mogą być stosowane w zależności od rodzaju problemu i danych.

[student_905_9r5]

co to uczenie ze wzmocnieniem?

[bot_external]

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) to interdyscyplinarna dziedzina uczenia maszynowego i sterowania optymalnego, zajmująca się tym, jak inteligentny agent powinien podejmować działania w dynamicznym środowisku, aby zmaksymalizować sygnał nagrody. Jest to jeden z trzech podstawowych paradygmatów uczenia maszynowego, obok uczenia nadzorowanego i uczenia nienadzorowanego.

W uczeniu ze wzmocnieniem nacisk kładziony jest na znalezienie równowagi między eksploracją (niezbadanego terytorium) a eksploatacją (aktualnej wiedzy) w celu zmaksymalizowania skumulowanej nagrody. Środowisko jest zazwyczaj przedstawiane w formie Markowskiego procesu decyzyjnego (MDP), ponieważ wiele algorytmów uczenia ze wzmocnieniem wykorzystuje techniki programowania dynamicznego.

Uczenie ze wzmocnieniem jest wykorzystywane w różnych aplikacjach, takich jak pojazdy autonomiczne, nauka gry przeciwko ludzkiemu przeciwnikowi, a także w wielu innych dziedzinach, takich jak teoria gier, teoria sterowania, badania operacyjne, teoria informacji, optymalizacja oparta na symulacjach, systemy wieloagentowe, inteligencja roju, statystyka i algorytmy genetyczne.

[student_905_9r5]

jakie uczenie jest czesciej wykorzystywane

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest niejednoznaczna, ponieważ nie ma informacji o tym, które uczenie jest częściej wykorzystywane. W kontekście kursu zostały omówione trzy paradygmaty uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem. Nie ma informacji o tym, które z nich jest najczęściej wykorzystywane.

Jednak w kontekście kursu zostało wspomniane, że uczenie nadzorowane jest paradygmatem, w którym model jest trenowany przy użyciu obiektów wejściowych i pożądanych wartości wyjściowych, które są często etykietami stworzonymi przez ludzi. To sugeruje, że uczenie nadzorowane jest ważnym paradygmatem w uczeniu maszynowym, ale nie ma informacji o tym, czy jest ono najczęściej wykorzystywane.

[student_905_9r5]

czy liczba przykladow w klasach musza byc takie same czy moga byc zblizone?

[student_905_9r5]

czy liczba przykladow w klasach musza byc takie same czy moga byc zblizone?

[student_905_9r5]

jaki jest wpływ nierównej liczebności klas na proces uczenia

[bot_external]

Nierówna liczebność klas może mieć istotny wpływ na proces uczenia modelu. W przypadku, gdy w zbiorze uczącym lub zbiorze testowym występuje nierówna liczebność klas, model może zignorować klasę mniej liczną i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej. To może spowodować, że model osiągnie wysoką dokładność (accuracy) na poziomie 99%, ale nie spełni swojego głównego zadania, czyli prawidłowego zdiagnozowania osoby chorej.

Przykładem tego jest sytuacja, w której w zbiorze uczącym występuje tylko jeden chory na 99 zdrowych. Model w takim przypadku może zignorować klasę mniej liczną (chorych) i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej (zdrowych), osiągając przy tym wysoką dokładność, ale nie spełniając swojego głównego zadania.

W takim przypadku model nie jest w stanie prawidłowo zdiagnozować osoby chorej, ponieważ zignorował klasę mniej liczną. To pokazuje, że nierówna liczebność klas może mieć istotny wpływ na proces uczenia modelu i może spowodować, że model nie spełni swojego głównego zadania.

[student_905_9r5]

jakie sa sposoby na naprawde modelu?

[bot_external]

Jeśli model ma zbyt wiele false negatives (błędnie negatywnych) lub false positives (błędnie pozytywnych), można spróbować poprawić model w następujących sposobach:

1. Zwiększenie złożoności modelu: Jeśli model jest zbyt prosty, może być konieczne zwiększenie jego złożoności poprzez dodanie większej liczby cech, zwiększenie liczby parametrów lub użycie bardziej elastycznego modelu.
2. Użycie innego algorytmu: Jeśli obecny algorytm nie jest w stanie uchwycić wzorców w danych, może być konieczne wypróbowanie innego.
3. Zwiększenie ilości danych treningowych: Jeśli model jest niedouczony z powodu braku danych, zwiększenie ilości danych treningowych może pomóc.
4. Regularyzacja: Regularyzacja to technika stosowana w celu zapobiegania przeuczeniu poprzez dodanie członu kary do funkcji straty, który zniechęca do dużych wartości parametrów.
5. Inżynieria cech: Inżynieria cech obejmuje tworzenie nowych cech modelu z istniejących, które mogą być bardziej odpowiednie dla danego problemu.

Warto zauważyć, że te metody mogą być stosowane w zależności od rodzaju problemu i danych.

[student_905_9r5]

jak sie liczy accuracy modelu?

[bot_external]

Accuracy modelu jest liczone jako stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Im większa wartość accuracy, tym lepiej model działa. Jeśli model zawsze myliłby się, accuracy wyniosłaby 0, natomiast jeśli wszystkie testowe przypadki zostaną zaklasyfikowane poprawnie, accuracy wyniosłaby 1.

Przykładowo, jeśli mamy 100 przykładów testowych i model poprawnie zaklasyfikował 88 z nich, accuracy modelu wyniosłaby 88%.

Warto zauważyć, że accuracy jest jedną z najważniejszych metryk oceny modelu, ale nie jest jedyną. Inne metryki, takie jak precyzja, czułość i F-score, również są ważne i powinny być brane pod uwagę wraz z accuracy.

[student_905_9r5]

a jaki jest wzor na to

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest niejednoznaczna, ponieważ nie ma informacji o tym, jaki wzór jest używany do obliczania accuracy modelu. W kontekście kursu zostało wspomniane, że accuracy jest liczone jako stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych, ale nie został podany konkretny wzór.

Jednak w ogólnych założeniach, wzór na accuracy modelu może być przedstawiony następująco:

Accuracy = (liczba poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych) / (liczba wszystkich przykładów testowych)

Przykładowo, jeśli mamy 100 przykładów testowych i model poprawnie zaklasyfikował 88 z nich, accuracy modelu wyniosłaby:

Accuracy = 88 / 100 = 0,88

Warto zauważyć, że accuracy jest jedną z najważniejszych metryk oceny modelu, ale nie jest jedyną. Inne metryki, takie jak precyzja, czułość i F-score, również są ważne i powinny być brane pod uwagę wraz z accuracy.