conversation_by_0zh

[student_905_0zh]

a co jeśli przypadki graniczne są tak zróżnicowane że nie da się ich sensownie pogrupować? Czy to oznacza że problemu nie da się rozwiązać klasyfikacją?

[bot_external]

Jeśli przypadki graniczne są tak zróżnicowane, że nie da się ich sensownie pogrupować, to oznacza, że problem może być trudny do rozwiązania za pomocą klasyfikacji. W takim przypadku istnieją dwa możliwe rozwiązania:

1. Zdefiniowanie nowych klas: Można zdefiniować nowe klasy, które będą lepiej reprezentować dane. W ten sposób model może nauczyć się rozpoznawać te nowe klasy i poprawić swoją dokładność.
2. Użycie innych metod: Można użyć innych metod, takich jak regresja lub analiza skojarzeń, które mogą być bardziej odpowiednie do rozwiązania problemu.

Warto zauważyć, że przypadki graniczne są częścią naturalnego procesu uczenia się modelu i nie oznaczają, że model jest wadliwy. Przeciwnie, to oznacza, że model potrzebuje więcej danych lub że potrzebuje poprawy w swojej architekturze lub parametrach.

Przykładowo, jeśli mamy do czynienia z problemem rozpoznawania nowotworów w obrazach mammograficznych, a przypadki graniczne są tak zróżnicowane, że nie da się ich sensownie pogrupować, to może być konieczne zdefiniowanie nowych klas, takich jak "nowotwór wczesny", "nowotwór późny" lub "nowotwór niepewny". W ten sposób model może nauczyć się rozpoznawać te nowe klasy i poprawić swoją dokładność.

[student_905_0zh]

czy da się inaczej podzielić zbiory danych niż na zbiór uczący i zbiór testowy?

[bot_external]

Tak, da się inaczej podzielić zbiory danych niż na zbiór uczący i zbiór testowy. W Uczeniu Maszynowym spotyka się inne proporcje, np. zbiór testowy może obejmować aż 20% wszystkich danych, albo tylko 10%, lub nawet jeszcze mniej przy bardzo dużych zbiorach danych.

Warto zauważyć, że podział danych na zbiór uczący i zbiór testowy powinien spełniać kilka warunków, takich jak:

• Zbiór uczący powinien być znacząco większy od zbioru testowego, aby model mógł skutecznie klasyfikować.
• Zbiór testowy powinien być jakościowo reprezentatywny dla całości danych, aby model mógł się nauczyć rozpoznawać różne przypadki.
• Zbiór testowy powinien być wystarczająco duży, aby model mógł się nauczyć rozpoznawać różne przypadki i unikać błędnych ocen.

Jeśli te warunki nie są spełnione, to może być konieczne zmienić proporcję podziału danych lub zdefiniować nowe klasy, aby model mógł się nauczyć rozpoznawać dane w sposób skuteczny.

[student_905_0zh]

czy większy wsad oznacza lepsze wyniki?

[bot_external]

Nie, większy wsad nie zawsze oznacza lepsze wyniki. W przypadku modelu sztucznej inteligencji, większy wsad może oznaczać, że model ma więcej danych do trenowania, ale niekoniecznie oznacza to, że wyniki będą lepsze.

W rzeczywistości, większy wsad może również oznaczać, że model ma więcej przypadków granicznych, które mogą wpłynąć na dokładność modelu. Przypadki graniczne to sytuacje, w których model ma trudności z rozpoznaniem obiektu lub klasyfikacją, i mogą powodować błędy w wynikach.

Aby uzyskać lepsze wyniki, model sztucznej inteligencji powinien być trenowany na danych, które są reprezentatywne dla problemu, i powinien być dostosowany do potrzeb danego problemu. Większy wsad może być korzystny, jeśli model jest odpowiednio dostosowany do potrzeb danego problemu, ale niekoniecznie oznacza to, że wyniki będą lepsze.

[student_905_0zh]

na przykładzie opisz jak wyglądałaby macierz pomyłek dla 3 klas

[bot_external]

Macierz pomyłek to tabela, która przedstawia liczbę prawidłowych i błędnych klasyfikacji dla każdej klasy. Na przykładzie 3 klas, macierz pomyłek mogłaby wyglądać następująco:

	Klasa 1	Klasa 2	Klasa 3
Klasa 1	80	10	5
Klasa 2	20	70	10
Klasa 3	5	15	80

W tej macierzy, liczby w kolumnach reprezentują liczbę przykładów, które zostały zaklasyfikowane do danej klasy, a liczby w wierszach reprezentują liczbę przykładów, które rzeczywiście należą do danej klasy.

Na przykład, w pierwszym wierszu, 80 przykładów zostało prawidłowo zaklasyfikowanych do klasy 1, 10 zostało błędnie zaklasyfikowanych do klasy 2, a 5 zostało błędnie zaklasyfikowanych do klasy 3.

Macierz pomyłek może być używana do oceny dokładności modelu i do identyfikacji problemów z klasyfikacją.

[student_905_0zh]

czy istnieje metryka doskonała dla oceny wytrenowania uczenia maszynowego?

[bot_external]

Tak, istnieje metryka doskonała dla oceny wytrenowania uczenia maszynowego. Jedną z nich jest metryka AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve). AUC-ROC jest miarą dokładności modelu klasyfikacji i wskazuje, jak dobrze model rozróżnia pomiędzy klasami.

AUC-ROC jest wyrażany jako wartość między 0 a 1, gdzie:

• 0 oznacza, że model nie jest w stanie rozróżnić pomiędzy klasami,
• 1 oznacza, że model jest idealnie w stanie rozróżnić pomiędzy klasami.

Wartość AUC-ROC powyżej 0,5 wskazuje, że model jest lepszy niż losowy, a wartość powyżej 0,8 wskazuje, że model jest bardzo dobry.

Innym przykładem metryki doskonałej jest metryka F1-score, która łączy w sobie dokładność i czułość modelu. F1-score jest wyrażany jako wartość między 0 a 1, gdzie:

• 0 oznacza, że model nie jest w stanie rozróżnić pomiędzy klasami,
• 1 oznacza, że model jest idealnie w stanie rozróżnić pomiędzy klasami.

Wartość F1-score powyżej 0,5 wskazuje, że model jest lepszy niż losowy, a wartość powyżej 0,8 wskazuje, że model jest bardzo dobry.

Warto zauważyć, że istnieją inne metryki, takie jak dokładność, czułość, swoistość, współczynnik fałszywie pozytywnych i współczynnik fałszywie negatywnych, które również mogą być używane do oceny wytrenowania uczenia maszynowego.