conversation_by_5gn

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

bot_external

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji. Proszę powtórzyć pytanie lub podać więcej informacji, aby mogłem odpowiedzieć na nie.

student_905_5gn

czym jest tp,fp,fn,tn

bot_external

W kontekście omawianym w kursie, TP, FP, FN i TN są pojęciami związanych z macierzą pomyłek.

TP (True Positive) to liczba prawdziwie pozytywnych wyników, czyli wyników, które są prawdziwie pozytywnymi przykładami.
FP (False Positive) to liczba fałszywie pozytywnych wyników, czyli wyników, które są fałszywie pozytywnymi przykładami.
FN (False Negative) to liczba fałszywie ujemnych wyników, czyli wyników, które są fałszywie ujemnymi przykładami.
TN (True Negative) to liczba prawdziwie negatywnych wyników, czyli wyników, które są prawdziwie negatywnymi przykładami.

Przykładem może być tabela kontyngencji 2×2 lub macierz pomyłek, w której:

TP to liczba osób, które mają chorobę i są prawidłowo zidentyfikowane jako chore.
FP to liczba osób, które nie mają choroby, ale są fałszywie zidentyfikowane jako chore.
FN to liczba osób, które mają chorobę, ale są fałszywie zidentyfikowane jako zdrowe.
TN to liczba osób, które nie mają choroby i są prawidłowo zidentyfikowane jako zdrowe.

Eduexe Forum

conversation_by_5gn