Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: metauczenie

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Metauczenie a możliwość poprawy skuteczności klasyfikacji

100%

Andruszkiewicz P.

Metody Informatyki Stosowanej

2008

tom nr 3 (Tom 16)

5--18

Metalearning is a technique, which enables us to improve classification accuracy in Data Mining. It uses several classifiers to compute final category for a test sample. The most popular metalearning methods are Bagging and Boosting. Effectiveness of these methods with the usage of decision tree (SPRINT) has been tested and presented in this paper.

FSPL: A meta-learning approach for a filter and embedded feature selection pipeline

100%

Lazebnik T. , Rosenfeld A.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

2023

tom Vol. 33, no. 1

103--115

There are two main approaches to tackle the challenge of finding the best filter or embedded feature selection (FS) algorithm: searching for the one best FS algorithm and creating an ensemble of all available FS algorithms. However, in practice, these two processes usually occur as part of a larger machine learning pipeline and not separately. We posit that, due to the influence of the filter FS on the embedded FS, one should aim to optimize both of them as a single FS pipeline rather than separately. We propose a meta-learning approach that automatically finds the best filter and embedded FS pipeline for a given dataset called FSPL. We demonstrate the performance of FSPL on n = 90 datasets, obtaining 0.496 accuracy for the optimal FS pipeline, revealing an improvement of up to 5.98 percent in the model’s accuracy compared to the second-best meta-learning method.

Refleksyjne uczenie się w akademickiej edukacji zdalnej

100%

MORAŃSKA D.

nr 1

222-227

Społeczeństwo informacyjne wymaga kształtowania kompetencji, które zapewnią sprawne funkcjonowanie w dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości stanowiącej synergię świata rzeczywistego i wirtualnego. Jedną z nich jest umiejętność uczenia się rozumiana szeroko nie tylko jako zdolność człowieka do uczenia się, ale również umożliwiająca uzyskanie wiedzy o sobie jako podmiocie uczącym się. W artykule przedstawiono model realizacji edukacji zdalnej w kształceniu akademickim sprzyjający rozwojowi refleksyjności w uczeniu się.

Information society requires shaping competences which provides effective functioning in a dynamically changing reality. This reality constitutes the synergy of real and virtual worlds. One of the competences is the ability to learn. It is broadly understood not only as a skill to learn but also as the competence enabling to obtain knowledge about a learner. In the paper the model of the academic education distance education implementation that fosters the reflexive learning is presented.