Moduł 2 – Lekcja 4: Rozwiązywanie problemów za pomocą modeli ML (część 2)

W tej lekcji uczniowie będą dalej stosować cykl życia projektu AI. Rozpoczną trenowanie modelu uczenia maszynowego, aby rozwiązać wybrany przez siebie problem i przetestować go. Zbadają zależność między poziomami ufności, progami ufności i dokładnością przewidywań modelu uczenia maszynowego. Na koniec zmierzą dokładność swoich modeli ML.

Cele dydaktyczne

  • Zastosuj etapy „trenowanie” i „testowanie” w rzeczywistym projekcie uczenia maszynowego
  • Opisz, co to jest próg ufności i dlaczego się go stosuje
  • Pokaż, jak mierzy się dokładność modelu uczenia maszynowego

Kluczowe terminy

poziom ufności, próg ufności, dokładność

Struktura lekcji

  • Ćwiczenie 1: Etapy cyklu życia projektu
  • Ćwiczenie 2: Wytrenuj model
  • Ćwiczenie 3: Progi ufności i dokładność
  • Ćwiczenie 4: Przetestuj model
  • Opcjonalne: Przykłady krok po kroku

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.