«Уровни энергии» машинного обучения [логистическая регрессия] скачать в хорошем качестве

«Уровни энергии» машинного обучения [логистическая регрессия]

🚀 Освойте машинное обучение Физико-ориентированный подход 🔬 💼 Получите работу или повышение 📈 Готовы по-настоящему понять машинное обучение, а не просто заучивать формулы? Начните изучать, как думают физики — от первых принципов до полномасштабных проектов. 👉 Вот ваш план действий: 1. 🔗 Посетите страницу программы: https://compu-flair.com/ml-for-physic... 2. 🎬 Начните с первого эпизода и продвигайтесь по эпизодам шаг за шагом 👣. 1. 🔹 Прочитайте исследовательские заметки и посмотрите встроенные видео, чтобы глубже понять каждую концепцию. 2. 🔹 Пройдите курс. Откройте соответствующий блокнот Colab, запустите код сверху вниз и посмотрите, как эти физические идеи соотносятся с традиционными алгоритмами машинного обучения. 3. 🔹 Запустите проект. Применяйте свои знания на реальных наборах данных, решайте реальные задачи и получайте практический опыт, объединяющий теорию и практику. 4. 🌟 Готовы пойти ещё дальше? ✨ Превратите проект в уникальный профессиональный репозиторий GitHub — с понятной, стандартной для отрасли структурой папок, готовыми к использованию настройками и веб-приложением для демонстрации вашей работы вживую. 📩 Нажмите «Запросить профессиональную настройку» на странице, чтобы начать. 🚀 6-месячный учебный лагерь «БЕСПЛАТНО или работай» От получения диплома по специальности, связанной с математикой, до карьеры в области науки о данных ✨ Основные моменты программы 💼 Получите работу или платите почти ничего! 🧭 Пошаговая дорожная карта: полностью структурированное расписание с подробным описанием того, чему нужно учиться на каждом этапе. 🧑‍🏫 Еженедельные онлайн-сессии: сессии по решению проектов под руководством экспертов для освоения основных навыков в области науки о данных на практике. 🌐 Развивайте своё присутствие в интернете и портфолио: работайте над реальными проектами, получайте экспертные отзывы и демонстрируйте свои работы на GitHub. 🧠 Технические и гибкие навыки: освойте все навыки, необходимые для получения работы, от машинного обучения до подготовки к собеседованиям и резюме. 📄 Подготовка заявления о приёме на работу и наставничество: пошаговое руководство по стратегиям поиска работы, нетворкингу и материалам для подачи заявления. 🤝 Получайте поддержку при необходимости: обращайтесь к наставникам за помощью, задавайте вопросы в любое время и присоединяйтесь к групповым обсуждениям, чтобы учиться и развиваться вместе. 🎯 Подайте заявку прямо сейчас: 🔗 https://compu-flair.com/bootcamp В этом видео доктор Ардаван (Ахмад) Борзу предлагает понятное и интеллектуально увлекательное объяснение глубокой математической связи между квантовой физикой и машинным обучением. Используя атом водорода, ограниченный первыми двумя уровнями энергии, в качестве центрального примера, он показывает, как вероятностный переход электрона между дискретными уровнями энергии отражает способ, которым модель логистической регрессии классифицирует данные по двум категориям. Доктор Борзу объясняет, что та же математическая форма, которая управляет вероятностью энергетического состояния электрона в физике — распределение Больцмана — также определяет поведение логистической функции, используемой в бинарной классификации. В этой аналогии обратная температура соответствует взвешенной сумме входных признаков, а средний уровень энергии электрона соответствует предсказанной моделью вероятности присвоения метки класса. С помощью этой элегантной параллели доктор Борзу демонстрирует, что такие понятия, как температура и энергия в физике, непосредственно транслируются в наборы данных и целевые классы в машинном обучении. В заключение он размышляет о том, как глубокие нейронные сети, состоящие из множества подобных логистических единиц, можно рассматривать как сложные системы, управляемые теми же вероятностными принципами, которые описывают физический мир. ⏱️ Главы 00:00 – Введение: Атом водорода и дискретные уровни энергии 01:01 – Физика встречается с машинным обучением 01:21 – Вероятность и квантовая природа переходов 02:41 – Распределение Больцмана: связь энергии и вероятности 03:25 – Сдвиг шкалы энергии и определение переменной y 04:29 – Вычисление статистической суммы и математического ожидания 04:57 – Сигмоидальная функция возникает из физики 05:03 – Логистическая регрессия: эквивалент в машинном обучении 06:12 – Перевод между физическими параметрами и параметрами машинного обучения 08:08 – Параметры обучения с помощью градиентного спуска 08:44 – Уменьшение масштаба: от атомов к нейронным сетям 09:29 – Заключение: Универсальные вероятностные законы природы и интеллекта