Машинное обучение |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-09-03 14:40 #10. Оптимизаторы градиентных алгоритмов: RMSProp, AdaDelta, Adam, Nadam | Машинное обучение #11. L2-регуляризатор. Математическое обоснование и пример работы | Машинное обучение #12. L1-регуляризатор. Отличия между L1- и L2-регуляризаторами | Машинное обучение #13. Логистическая регрессия. Вероятностный взгляд на машинное обучение | Машинное обучение #14. Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы | Машинное обучение #15. Формула Байеса при решении конкретных задач | Машинное обучение #16. Байесовский вывод. Наивная байесовская классификация | Машинное обучение #17. Гауссовский байесовский классификатор | Машинное обучение #18. Линейный дискриминант Фишера | Машинное обучение #19. Введение в метод опорных векторов (SVM) | Машинное обучение Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|