Quiz do lekcji

Dane uczące i błędy modelu

10 pytań, każde z wyjaśnieniem odpowiedzi. Wynik nigdzie się nie zapisuje, możesz wracać do niego dowolnie wiele razy.

Pytanie 1 z 10

Skąd model w Teachable Machine wie, jak odróżnić kółko od krzyżyka?

Poziom: podstawowy

Z definicji figur wpisanej przez twórców programu Z internetu, który przeszukuje w czasie trenowania Z klatek, które nagrałeś do każdej z dwóch klas

Pytanie 2 z 10

Model rozpoznaje kółko i krzyżyk. Obie klasy nagrano wyłącznie na białej ławce. Co najpewniej stanie się przy pokazaniu kartki na ciemnym blacie?

Poziom: rozszerzony

Model będzie działał tak samo dobrze, bo kształt się nie zmienił Model zacznie się mylić, bo takich warunków nie było w danych uczących Model sam dopisze sobie brakujące przykłady Model odmówi odpowiedzi i pokaże komunikat o błędzie

Pytanie 3 z 10

Nagrywasz klatki kartki z kółkiem leżącej na ławce. Co trafia do danych uczących?

Poziom: podstawowy

Tylko samo kółko, bo to ono jest ważne Cała klatka: kółko, kartka, ławka, tło i Twoja ręka Tylko nazwa klasy, którą wpisałeś

Pytanie 4 z 10

Która zmiana najbardziej poprawi model, który myli przedmioty przy słabym świetle?

Poziom: rozszerzony

Dogranie klatek zrobionych właśnie przy słabym świetle Dogranie kolejnych stu klatek przy tym samym jasnym świetle Zmiana nazw klas na dłuższe i bardziej precyzyjne Kilkukrotne naciśnięcie przycisku trenowania bez nowych danych

Pytanie 5 z 10

Ola nagrała 200 klatek długopisu, wszystkie na tej samej ławce i z tej samej odległości. Bartek nagrał 40 klatek długopisu: na ławce, na podłodze, w dłoni i na parapecie. Czyj model lepiej rozpozna długopis na biurku w domu?

Poziom: rozszerzony

Oli, bo 200 klatek to pięć razy więcej danych Bartka, bo jego klatki pokazują długopis w różnych warunkach Oba tak samo, bo długopis jest ten sam Żaden, bo do rozpoznania w domu trzeba nagrać klatki dokładnie w domu

Pytanie 6 z 10

Szukasz przyczyny błędu modelu. Jak testować, żeby wiedzieć, co go psuje?

Poziom: podstawowy

Zmienić naraz tło, odległość i oświetlenie, żeby oszczędzić czas Skasować model i zbudować go od nowa po każdym błędzie Zmieniać jedną rzecz naraz i zapisywać wynik każdej próby

Pytanie 7 z 10

Model pokazuje wynik „krzyżyk, pewność 94 procent”, a na kartce jest kółko. Co to znaczy?

Poziom: rozszerzony

Model ma rację, bo pewność jest wysoka Kartka została narysowana niepoprawnie Model myli się mimo wysokiej pewności, więc pewność nie jest dowodem poprawności Pewność powyżej 90 procent oznacza, że model sprawdził odpowiedź w internecie

Pytanie 8 z 10

Który zapis w karcie pracy jest poprawnym opisem przyczyny błędu?

Poziom: podstawowy

W danych uczących zabrakło zdjęć przedmiotu trzymanego dalej od kamery Model jest słaby i nic nie rozpoznaje Internet działał wolno, więc wynik był zły

Pytanie 9 z 10

Dograłeś klatki i wytrenowałeś model ponownie. Co testujesz, żeby sprawdzić, czy naprawa zadziałała?

Poziom: podstawowy

Dokładnie tę samą sytuację, w której model wcześniej się mylił Zupełnie nową sytuację, której jeszcze nie sprawdzałeś Sytuację, w której model od początku działał dobrze

Pytanie 10 z 10

Para ma model rozpoznający gumkę i temperówkę. Model działa dobrze, dopóki Kuba trzyma przedmiot blisko kamery. Gdy odsuwa rękę na pół metra, model mówi „gumka” bez względu na to, co trzyma. Jak para powinna zapisać ten błąd w karcie pracy?

Poziom: rozszerzony

Model nie działa z daleka, trzeba kupić lepszą kamerę Pokazałem temperówkę, model odpowiedział gumka, program ma błąd Model zawsze mówi gumka, więc klasa gumka ma za dużo klatek Pokazałem temperówkę z daleka, model odpowiedział gumka, w danych zabrakło klatek z przedmiotem daleko od kamery