Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

МЕНЮ

Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

Вводная лекция. В первой половине лекции вводятся обозначения и понятия, которые будут использоваться на протяжении всего курса: объекты, признаки, функция потерь, предсказательная модель, минимизация эмпирического риска, обучающая выборка, тестовая выборка, переобучение, скользящий контроль. Во второй половине лекции приводятся примеры прикладных задач классификации, регрессии, ранжирования. В конце кратко обсуждаются некоторые вопросы методологии машинного обучения: особенности реальных данных, межотраслевой стандарт CRISP-DM, организация вычислительных экспериментов.


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: www.youtube.com

Комментарии: