P2.2.2 Структура принятия решений в машинном обучении | Основы машинного обучения - от Python до ... скачать в хорошем качестве

P2.2.2 Структура принятия решений в машинном обучении | Основы машинного обучения - от Python до ...

Большинство начинающих совершают одну и ту же ошибку — они сразу переходят к алгоритму, не задав предварительно правильных вопросов. В этом занятии (P2.2.2 — Структура принятия решений в машинном обучении) вы узнаете точный, процесс мышления, который используют профессионалы для выбора правильного алгоритма, прежде чем написать хотя бы одну строку кода. → 3 вопроса, которые вы должны задать для каждой задачи машинного обучения → Обучение с учителем против обучения без учителя — как мгновенно принять решение → Регрессия против классификации — в чем разница и когда использовать каждый алгоритм → Какие алгоритмы мы рассмотрим: линейная регрессия, наивный байесовский классификатор, K-средние → Стандартный рабочий процесс машинного обучения — Разделение → Обучение → Оценка → Вывод → Переобучение и недообучение, объясненные на реальных числах → Почему ЗАДАЧА определяет алгоритм, а не наоборот Никакого случайного выбора алгоритма. Никакой путаницы. Просто понятная и воспроизводимая структура принятия решений, которую вы будете использовать для решения любых задач машинного обучения в будущем. 📂 Часть курса GenAI Foundation 📁 GitHub https://github.com/MaighaInc/pycore/t... 💬 Discord   / discord   ──────────────────────────────── 🔔 Подпишитесь, чтобы не пропустить следующую сессию 👍 Поставьте лайк, если фреймворк вам понравился 💬 Задавайте вопросы ниже — я читаю каждый один ─────────────────────────────