Natrénuje model strojového učení a vyhodnotí, jak dobře model funguje.

Zadání pro žáky

Prozkoumejte základní principy strojového učení, zejména trénování modelu, sběr a úpravu dat, anotaci vzorků a vyhodnocení přesnosti modelu. Použijí jednoduchý online nástroj v code.org.

Postup ověřování

Indikátory pro posouzení, zda žák dosáhl očekávaného výsledku učení na této úrovni:

• využívá jednoduché nástroje ukazující postup trénování modelu strojového učení (např. na CODE.org)
• používá již připravená data, provádí základní anotace, třídění nevhodných vzorků
• pod vedením učitele natrénuje model
• vyhodnocuje, jak dobře model funguje, pod vedením učitele rozhoduje, jak upravit trénovací data či nastavení učení

Aktivita se zaměřuje na první kroky při trénování modelu strojového učení. Žáci zkoumají, na jakých principech model pracuje a jak připravit trénovací data. Seznámí se s webovým nástrojem pro tvorbu modelů strojového učení. Na konkrétním příkladu si vyzkouší shromáždit trénovací data (např. obrázky), tato data využijí k natrénování jednoduchého klasifikačního modelu.

Popis ověřování

Učitel sleduje, zda žák:

• Vytvoří v ML4K projekt s alespoň danými kategoriemi a nasbírá dostatečné množství trénovacích dat.
• Úspěšně natrénuje model v ML4K.
• Použije testovací data k ověření funkčnosti modelu a popíše (slovně, písemně nebo pomocí zápisků), jak model fungoval (např. "Psa poznával skoro vždycky, kočku někdy pletl, apod.").
• Zamyslí se nad chybami modelu a navrhne, jak by data nebo trénink upravil pro lepší výsledek.

Zadání pro žáky

Natrénujte model strojového učení. Připravte si alespoň dva soubory s 10 ks obrázků (např. svačinu a penál, jablko a hrušku). Obrázky vložte do projektu na Teachable Machine. Natrénujte model na daném souboru. Otestujte úspěšnost vašeho modelu na obrázcích z trénovacího souboru a dalších obrázcích. Vysvětlete další postup trénování modelu.

Postup ověřování

Indikátory pro posouzení, zda žák dosáhl očekávaného výsledku učení na této úrovni:

• v projektu Teachable Machine natrénuje model na daném souboru,
• otestuje úspěšnost modelu,
• vysvětlí další postup trénování modelu.

Úloha směřuje k tomu, aby žáci v poznávali podobnosti a princip fungování chytrých asistentů, se kterými se setkávají např. ve svých mobilních telefonech. Žáci si sami uvědomují složitost projektu, spolehlivost modelu z pohledu množství správných dat a různorodosti při jejich zadávání (vyjadřovací schopnosti jedinců, jazykové odlišnosti, aj.). Vedou společnou diskusi, kdy zjišťují, jak správně zadávat požadavky, aby předcházeli chybným výsledkům asistentů.

Popis ověřování

Učitel sleduje, zda žák:

• na připravených datech natrénoval model, opíral se přitom o výchozí nastavení a dokumentaci ke zvolenému nástroji (na vyzvání sdělil, zda a jak),
• využíval repertoár běžných výrazových jazykových prostředků, navrhoval a upravoval pokyny pro model,
• model testoval a na základě výsledku testu (procent úspěšnosti) a diskuze se spolužákem-testerem se rozhodl, jak upravit trénovací data (věty, které do systému při trénování vložil) a jak upravit nastavení modelu,
• zhodnotil využitelnost výsledného modelu ve srovnání s jinými přístupy k řešení problému.