conversation_by_5gn

bot_external

Problemy z danymi w uczeniu maszynowym mogą obejmować:

Niekompletność danych
Duplikaty danych
Błędy w danych
Nieprawidłowe wprowadzenie danych
Brak reprezentatywności danych
Obciążenie danych
Nieprawidłowe przetwarzanie danych

Te problemy mogą powodować błędy w modelach uczenia maszynowego i wpływać na ich dokładność.

student_905_5gn

jeżeli ma jednej klasy 100 przykładów a wszystkie inne po 1000 czy jest to problem i jeśli tak to jaki

bot_external

Jeśli ma jednej klasy 100 przykładów a wszystkie inne po 1000, to jest to problem. Jest to przykład skrajnie nierównej liczebności klas, co może powodować, że model uczenia maszynowego zignoruje klasę mniej liczną i automatycznie przypisze wszystkie przykłady do klasy dominującej.

W takim przypadku, model może osiągnąć bardzo wysoką dokładność (accuracy) na poziomie 99%, ale nie spełni swojego głównego zadania, czyli prawidłowego zdiagnozowania osoby chorej. Precyzja również nie pomoże w tym wypadku, ponieważ model nie sklasyfikował (słusznie lub nie) ani jednego przypadku jako pozytywny, co uniemożliwia obliczenie wartości precyzji.

To jest przykład opisany w tekście, w którym model zignorował klasę mniej liczną i automatycznie przypisał wszystkie przykłady do klasy dominującej, osiągając bardzo wysoką dokładność, ale nie spełniając swojego głównego zadania.

student_905_5gn

jak mogę to naprawić

bot_external

Aby naprawić problem skrajnie nierównej liczebności klas, możesz spróbować następujących rzeczy:

Przerobienie danych: Spróbuj zmienić proporcję klas, np. przez dodanie więcej przykładów do klasy mniej licznej.
Użycie techniki oversampling: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
Użycie techniki undersampling: Technika ta polega na usuwaniu przykładów klasy dominującej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
Użycie modelu z wagi: Model ten przyznaje większą wagę przykładom klasy mniej licznej, aby zmniejszyć wpływ klasy dominującej.
Użycie techniki SMOTE: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, ale w sposób, który nie powoduje nadmiernego powielania danych.

Pamiętaj, że te techniki mogą mieć wpływ na dokładność modelu, dlatego należy je przetestować i wybrać tę, która najlepiej spełnia Twoje potrzeby.

student_905_5gn

daj mi odpowiedź z tego tematu

bot_external

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

W teorii Sperbera i Wilsona, relewancja jest pojmowana jako względna lub subiektywna, ponieważ zależy od stanu wiedzy słuchacza w momencie, gdy napotyka on wypowiedź. Relewancja jest definiowana jako proces wyciągania wniosków na temat relewantnych informacji z danej wypowiedzi, a centralnym założeniem teorii jest to, że poprawna interpretacja konkretnej wypowiedzi to ta, która pozwala na wyciągnięcie największej ilości nowych implikacji w danym kontekście na podstawie najmniejszej ilości informacji niezbędnych do jej przekazania.

W przypadku problemu skrajnie nierównej liczebności klas, model uczenia maszynowego może zignorować klasę mniej liczną i automatycznie przypisać wszystkie przykłady do klasy dominującej. Aby naprawić ten problem, możesz spróbować następujących rzeczy:

Przerobienie danych: Spróbuj zmienić proporcję klas, np. przez dodanie więcej przykładów do klasy mniej licznej.
Użycie techniki oversampling: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
Użycie techniki undersampling: Technika ta polega na usuwaniu przykładów klasy dominującej, aby zmniejszyć różnicę w liczebności klas.
Użycie modelu z wagi: Model ten przyznaje większą wagę przykładom klasy mniej licznej, aby zmniejszyć wpływ klasy dominującej.
Użycie techniki SMOTE: Technika ta polega na powielaniu przykładów klasy mniej licznej, ale w sposób, który nie powoduje nadmiernego powielania danych.

Pamiętaj, że te techniki mogą mieć wpływ na dokładność modelu, dlatego należy je przetestować i wybrać tę, która najlepiej spełnia Twoje potrzeby.

student_905_5gn

chodziło mi z tematu B2

bot_external

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

W przypadku pliku "test_B2.jpg", który przedstawia cyfrę 3, model uczenia maszynowego może zignorować klasę "3" ze względu na skrajnie nierówną liczebność klas. W związku z tym, należy uzupełnić klasę "3" o zawartość katalogu "3" z Materiałów, a następnie ponownie wytrenować model. Po tym procesie, model powinien być w stanie poprawnie rozpoznać cyfrę 3 w pliku "test_B2.jpg".

student_905_5gn

jak zmienić procent danych poswięconych na trening w GTM

bot_external

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

Aby zmienić procent danych poswięconych na trening w GTM, należy zmienić proporcję klas w danych treningowych. Możesz to zrobić przez dodanie więcej przykładów do klasy mniej licznej, co pomoże zmniejszyć różnicę w liczebności klas.

Na przykład, jeśli masz 100 przykładów klasy "3" i 1000 przykładów każdej z innych klas, możesz dodać 900 przykładów klasy "3" do danych treningowych, aby zmienić proporcję klas. Następnie, należy ponownie wytrenować model, aby uwzględnić zmiany w danych treningowych.

Pamiętaj, że zmiana proporcji klas może mieć wpływ na dokładność modelu, dlatego należy ją przetestować i wybrać tę, która najlepiej spełnia Twoje potrzeby.

student_905_5gn

czy procent danych przeznaczonych na trening nie jest stały w GTM?

bot_external

Tak, procent danych przeznaczonych na trening w GTM jest stały. W opisanej sytuacji, model D6_B został wytrenowany na 30 przykładach ze zbioru testowego, co oznacza, że 100% danych przeznaczonych na trening to 30 przykładów.

student_905_5gn

powiedz mi jaka jest odpowiedź w ostatnim zadaniu?

bot_external

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

Tak, procent danych przeznaczonych na trening w GTM jest stały. W opisanej sytuacji, model D6_B został wytrenowany na 30 przykładach ze zbioru testowego, co oznacza, że 100% danych przeznaczonych na trening to 30 przykładów.

student_905_5gn

powiedz mi jaka jest odpowiedź w ostatnim zadaniu z c1

bot_external

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

Nie mam informacji o zadaniu z c1, które zostało wykonane wcześniej. Nie mam również dostępu do historii rozmowy z poprzednimi zadaniem. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć na nie.

student_905_5gn

1 zadniem wytłumacz po koleji strata, przeuczenie, niedouczenie

bot_external

Oto odpowiedź na Twoje pytanie:

Strata - jest to miara, która określa różnicę między wartością modelu a wartością oczekiwaną. W przypadku uczenia maszynowego, strata jest często używana jako miara do oceny dokładności modelu.

Przeuczenie (overfitting) - jest to zjawisko, w którym model za bardzo dostosowuje się do danych treningowych, w efekcie czego nie jest w stanie poprawnie radzić sobie z danymi testowymi. Przeuczenie jest często spowodowane nadmiernej złożonością modelu lub zbyt małym rozmiarem zbioru danych.

Niedouczenie (underfitting) - jest to zjawisko, w którym model jest zbyt prosty, by poradzić sobie skutecznie z danymi ze zbioru uczącego. W efekcie model nie jest w stanie poprawnie przewidywać wartości dla nowych danych.

Warto zauważyć, że przeuczenie i niedouczenie są przeciwieństwami siebie. Jeśli model jest zbyt prosty, to może doświadczyć niedouczenia, natomiast jeśli model jest zbyt złożony, to może doświadczyć przeuczenia.

student_905_5gn

miało byc 1 zdanie

Eduexe Forum

conversation_by_5gn