Upravne informacije
| Naslov | Vrednotenje modela |
| Trajanje | 60 |
| Modul | A |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Tehnični – temelji umetne inteligence |
| Tema | Temelji umetne inteligence |
Ključne besede
nezadostno opremljanje, prekomerno opremljanje, posploševanje, razgradnja pristranskosti, kompleksnost modela, krivulja ROC,
Učni cilji
- Učenci razumejo koncept pričakovane napovedne uspešnosti in posploševanja
- Učenci razumejo koncept kompleksnosti modela in njegov odnos s posploševanjem
- Učenci so seznanjeni s pristranskostjo in varianco svojega odnosa s podopremljanjem in pretiranim opremljanjem
- Učenci imajo trdno razumevanje za ocenjevanje binarnih klasifikacijskih modelov z najbolj razširjenimi metrikami
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
Nobenega.
Neobvezno za študente
Reference in ozadje za študente
Nobenega.
Priporočeno za učitelje
- Seznanite se z demonstracijskimi materiali.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
Opišite teme v orisu lekcije in predstavite koncepte z uporabo interaktivnih zvezkov (učinek hiperparametrov na pod/overfiting in krivulje pristranskosti/variance; kalkulacija krivulj ROC/PR).
Oris/časovni razpored
| Trajanje (min) | Opis | Koncepti |
|---|---|---|
| 5 | Nelinearna regresija (recap) | bazne točke, RBF, parametri jedra, povprečna kvadratna napaka |
| 10 | Kompleksnost modela, rediztacija in število parametrov | kompleksnost, ureditev |
| 10 | Razgradnja srednje vrednosti kvadratne napake zaradi pristranskosti | napaka posploševanja, pristranskost, varianca, hrup opazovanja, nezadostno opremljanje, prekomerno opremljanje |
| 10 | Prikaz učinkov parametra kompleksnosti, korekcijski koeficient in število baznih točk na opremljanje krivulje in pristranskost/varianca |
|
| 15 | Vrednotenje klasifikacijskih modelov | matrika zmede, TPR, FPR, natančnost, meja odločitve, krivulja ROC/PR |
| 10 | Prikaz meja odločanja in krivulje ROC |
Priznanja
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).