Moduł 1 – Lekcja 3: Klasyfikacja

Uczniowie dowiedzą się, jak tworzy się modele uczenia maszynowego (ML) przy użyciu uczenia nadzorowanego. Poznają, w jaki sposób oznaczone etykietami dane treningowe są używane do trenowania modeli klasyfikacyjnych, korzystając z interaktywnego narzędzia AI „Quick, Draw!”. Na koniec przeanalizują, jak poziomy ufności są stosowane w przewidywaniach modeli ML.

Cele dydaktyczne

  • Opisz, w jaki sposób uczenie nadzorowane jest wykorzystywane do tworzenia modelu klasyfikacji przy użyciu klas i oznaczonych etykietami danych
  • Wyjaśnij, w jaki sposób poziomy ufności są wykorzystywane w przewidywaniach klasyfikacji

Kluczowe terminy

uczenie nadzorowane, klasyfikacja, klasa, etykieta, poziom ufności

Struktura lekcji

  • Ćwiczenie 1: Oparte na regułach czy oparte na danych?
  • Ćwiczenie 2: Klasyfikacja
  • Ćwiczenie 3: Inne typy klasyfikacji
  • Opcjonalne: Klasyfikacja w świecie rzeczywistym

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.