1. modulis — 3. nodarbība: Klasifikācija

Studenti izpētīs, kā ar uzraudzītas mācīšanās palīdzību tiek veidoti mašīnmācīšanās (ML) modeļi. Viņi veidos izpratni par to, kā marķēti apmācības dati tiek izmantoti klasifikācijas modeļu apmācībai, mijiedarbojoties ar interaktīvu mākslīgā intelekta rīku Quick, Draw! Visbeidzot, viņi pārbaudīs, kā ticamības rādītāji tiek izmantoti mašīnmācīšanās modeļu prognozēs.

Mācību mērķi

  • Aprakstiet, kā uzraudzīta mācīšanās tiek izmantota, lai izveidotu klasifikācijas modeli, izmantojot klases un marķētus datus
  • Explain how confidence scores are used in classification predictions

Galvenie termini

Vadīta mācīšanās, klasifikācija, klase, etiķete, ticamības rādītājs

Nodarbības struktūra

  • 1. aktivitāte: Uz noteikumiem balstīts vai uz datiem balstīts?
  • 2. aktivitāte: Klasifikācija
  • 3. aktivitāte: Citi klasifikācijas veidi
  • Pēc izvēles: Klasifikācija reālajā pasaulē

Nodarbības resursu lejupielāde

Lai lejupielādētu nodarbības plānu, prezentāciju un aktivitātes, vispirms piesakieties Raspberry Pi Foundation kontā vai izveidojiet bezmaksas kontu.
Pēc tam jums būs jāatbild uz dažiem jautājumiem par to, kā izmantosiet šos resursus.