Lekcja 5: Jak rozwiązywać problemy za pomocą modeli uczenia maszynowego

Wytrenuj i przetestuj model uczenia maszynowego, aby rozwiązać rzeczywisty problem.

Cele dydaktyczne

  • Opisz etapy cyklu życia projektu AI
  • Użyj narzędzia uczenia maszynowego, aby zaimportować dane i wytrenować model
  • Przetestuj model ML i sprawdź jego dokładność

Kluczowe terminy

Cykl życia projektu AI, czyszczenie danych, model uczenia maszynowego, klasa, etykieta, trenowanie, testowanie, dokładność, poziom ufności, próg ufności

Struktura lekcji

  • Uporządkuj etapy cyklu życia projektu AI
  • Podejście zorientowane na użytkownika
  • Etap 1: Zdefiniowanie problemu
  • Etap 2: Przygotowanie danych
  • Etap 3: Trenowanie modelu
  • Etap 4: Testowanie modelu
  • Informowanie o dokładności modelu

Omówienie lekcji

Allow YouTube content?

We use YouTube to show you videos on our website. We ask permission before loading the content, as YouTube may be using cookies to help them track usage and improve their services.

You may wish to read Google's Cookie Policy and Privacy Policy before accepting.

Accept Cookies

Pobierz materiały do lekcji

Aby pobrać scenariusz lekcji, slajdy i ćwiczenia, zaloguj się lub utwórz bezpłatne konto w serwisie Raspberry Pi Foundation.
Następnie zadamy Ci kilka pytań, które pomogą nam zrozumieć, w jaki sposób wykorzystasz te materiały.