Modulul 2 - Lecția 4: Rezolvarea de probleme cu ajutorul modelelor ML (partea 2)

În această lecție, elevii vor continua să aplice ciclul de viață al unui proiect AI. Vor începe să antreneze un model de învățare automată pentru a rezolva o problemă aleasă de ei și îl vor testa. Vor analiza relația dintre scorurile de încredere, pragurile de încredere și acuratețea predicțiilor realizate de modelele de învățare automată. La final, vor măsura acuratețea modelelor lor de învățare automată (ML).

Obiective de învățare

  • Să aplice etapele de "antrenare" și "testare" într-un proiect real de învățare automată (ML)
  • Să explice ce este un prag de încredere și de ce este utilizat
  • Să arate cum se măsoară acuratețea unui model de învățare automată

Cuvinte-cheie

Scor de încredere, Prag de încredere, Acuratețe

Structura lecției

  • Activitatea 1: Etapele ciclului de viață ale unui proiect AI
  • Activitatea 2: Antrenează modelul
  • Activitatea 3: Praguri de încredere și acuratețe
  • Activitatea 4: Testează modelul
  • Opțional: Exemplu rezolvat

Descarcă resursele lecției

Pentru a accesa resursele lecției, te rugăm mai întâi să te autentifici în cont sau să îți creezi un cont nou gratuit.
Îți vom adresa apoi câteva întrebări pentru a înțelege mai bine cum vei folosi resursele Experience AI.