Eduexe Forum

Precyzja (precision) jest najważniejszą metryką, jeżeli głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych - przykładowo, diagnozujemy chorobę, na którą jest tylko jeden lek, i ma niechciane efekty uboczne, w związku z czym chcemy mieć pewność, że nie będziemy niepotrzebnie podawać go osobom zdrowym - precyzja naszego modelu powinna być jak najwyższa.

Kiedy zatem precyzja może się przydać? Wyobraźmy sobie ten sam problem, ale nieco inny model, który na 100 przykładów testowych 90 ocenił poprawnie jako prawdziwie negatywne, 9 zdrowych niesłusznie uznał za chorych (przykłady fałszywie pozytywne), a jedynego chorego błędnie zaklasyfikował jako zdrowego (przykład fałszywie negatywny). Na ilustracji widzimy, że dokładność tego modelu wciąż jest bardzo wysoka i wynosi 90%. Jednocześnie, model wciąż nie spełnia swojej roli. Potwierdzi to w tym wypadku precyzja, której wartość przy 9 przykładach fałszywie pozytywnych i żadnym prawdziwie pozytywnym, wyniesie 0.

Nie ma informacji w dostępnym kontekście o przypadkach granicznych w uczeniu maszynowym.

Precision to miara, która określa, jak dobrze model klasyfikuje przypadki pozytywne. Jest to stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

W języku polskim precision jest tłumaczony jako "precyzja".

Model matematyczny, który porównuje, to model, który "może pomóc w wyjaśnieniu systemu, w badaniu wpływu różnych komponentów oraz w prognozowaniu zachowania."

Nie ma informacji o autorach kursu w dostępnym kontekście.

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (ang. Artificial Intelligence - AI) koncentrujący się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te na podstawie dostarczonych im danych budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

Główne elementy uczenia maszynowego to:

• dane - duże zbiory danych używane do trenowania i testowania działania modelu
• model - matematyczna reprezentacja problemu, uczona na podstawie danych
• algorytm - zestaw reguł i procedur używany do uczenia modelu na podstawie danych
• funkcja straty - funkcja używana do oceny, jak dobrze model działa - im niższa strata, tym lepszy model
• optymalizacja - proces dopasowywania parametrów modelu w celu minimalizacji funkcji straty

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów i dźwięków, analiza danych, budowanie złożonych modeli językowych, diagnostyka medyczna, autonomiczne sterowanie i wiele innych.

Jeśli chciałabym mieć tylko kategorię istniejących zwierząt, to model poradziłby sobie z tym zadaniem, gdyby w danych była dodatkowa klasa z obrazami samochodów.

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie w kontekście dostępnym. Czy mogę pomóc w czymś innym?

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnych informacji związanych z tematyką kursu.

Metryki są to miary jakości modelu Uczenia Maszynowego, które umożliwiają porównywanie modeli między sobą.

Nie mogę znaleźć odpowiedzi na to pytanie, ponieważ nie ma w kontekście informacji o UG. Możesz podać więcej informacji lub sprecyzować, o co chodzi?

Odpowiedź na pytanie kursanta: C:

Oto kilka możliwości, które mogą być związane z literą C w kontekście kursu:

1. Rozumowanie oparte na przypadkach (CBR) - to proces rozwiązywania nowych problemów na podstawie rozwiązań podobnych problemów z przeszłości.
2. Ograniczony model warunkowy (CCM) - to framework uczenia maszynowego i wnioskowania, który wzbogaca uczenie modeli warunkowych za pomocą deklaratywnych ograniczeń.
3. Optymalizacja kombinatoryczna - to dziedzina zajmująca się znajdowaniem optymalnego obiektu spośród skończonego zbioru obiektów.

Jeśli chcesz, mogę wyjaśnić każdy z tych punktów w bardziej szczegółowy sposób.

Aby zaliczyć pierwszy test wprowadzający, musisz ukończyć moduł "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" i przejść krótki test podsumowujący na koniec tego modułu.

Zgodnie z dostępnym kontekstem, model zazwyczaj trenuje się przez tyle epok, ile potrzeba, aby osiągnąć najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym.

Kontekst to pojęcie związane z rozpoznawaniem obiektów w cognitive science. W kontekście rozpoznawania obiektów, kontekst pozwala na znacznie większą dokładność w rozpoznawaniu obiektów. Kiedy identyfikowalny obiekt jest rozmyty, dokładność rozpoznawania jest dużo większa, gdy obiekt umieszczony jest w znanym kontekście. Ponadto, nawet nieznany kontekst pozwala na dokładniejsze rozpoznawanie obiektu w porównaniu z obiektem pokazywanym w izolacji.

Aby zaliczyć pierwszy test wprowadzający, musisz ukończyć moduł "Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego" i przejść krótki test podsumowujący na koniec tego modułu.

W tym kontekście, accuracy będzie lepszą metryką niż precision w sytuacji, w której zależy nam, by wykryć jak najwięcej przykładów z jednej klasy (a więc ograniczamy liczbę przypadków fałszywie negatywnych). W takim przypadku czułość (recall) jest najważniejszą metryką, a accuracy może być używana jako kompromis między precyzją a czułością modelu.

Technologia to pojęcie szerokie i ogólne, ale w kontekście kursu, możemy powiązać je z kilkoma aspektami.

Pierwszym aspektem jest Technologia Mózgu, która jest opisana w jednym z poprzednich fragmentów. Technologia Mózgu to technologia wykorzystująca najnowsze odkrycia w neuronauce, która pozwala na stworzenie systemów samouczących się. Może być stosowana w robotach, systemach zarządzania know-how i innych aplikacjach.

Drugi aspekt to język ram, który jest opisany w innym fragmencie. Język ram to technologia wykorzystywana do reprezentacji wiedzy w sztucznej inteligencji. Ramy są przechowywane jako ontologie zbiorów i podzbiorów koncepcji ramowych.

Oprócz tych dwóch aspektów, nie ma w kontekście kursu dodatkowych informacji o technologii. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o technologii w kontekście sztucznej inteligencji, proszę o podanie dodatkowych informacji lub kontekstu.

Średnia harmoniczna to rodzaj średniej, jedna ze średnich pitagorejskich. Jest to najbardziej odpowiednia średnia dla stosunków i wskaźników, takich jak prędkości, i zwykle używana jest tylko dla argumentów dodatnich. Średnia harmoniczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

Średnia harmoniczna jest zawsze najmniejsza z trzech średnich pitagorejskich, podczas gdy średnia arytmetyczna jest zawsze największa z nich, a średnia geometryczna znajduje się zawsze pomiędzy nimi.

Średnia arytmetyczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

Średnia geometryczna to średnia arytmetyczna odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

Nie, stwierdzenie to nie jest poprawne. Kontekst wskazuje, że dane testowe nie mają wpływu na proces uczenia modelu, ale są używane do sprawdzenia skuteczności modelu. Dane testowe są automatycznie dzielone na zbiór uczący i zbiór testowy w proporcji 85:15, co oznacza, że model jest trenowany na danych uczących się, a następnie oceniany na danych testowych. Wielkość wsadu natomiast odnosi się do rozmiaru porcji treningowej, czyli liczby przykładów, jaką model otrzymuje na raz do trenowania w pojedynczej iteracji swojego działania.