Оптимизация в машинном обучении | Минимизация потерь как задача оптимизации | Объяснение на примерах скачать в хорошем качестве

Оптимизация в машинном обучении | Минимизация потерь как задача оптимизации | Объяснение на примерах

📘 Примечания: https://robosathi.com/docs/maths/calc... 🎥 Ссылка на полное видео:    • Loss Function | Convexity | Optimization |...   В этом видео мы разберемся, как алгоритмы машинного обучения минимизируют потери, находя оптимальные параметры модели. Мы рассмотрим оптимизацию, выпуклость и почему даже локальные минимумы могут работать в моделях глубокого обучения. 🎯 Цели обучения ✅ Понимание оптимизации в машинном обучении ✅ Как минимизировать функции потерь ✅ Поиск оптимальных параметров модели ✅ Знание роли выпуклости в оптимизации ✅ Понимание локальных и глобальных минимумов в глубоком обучении 🎥 Ссылка на полный курс ✅    • Maths for AI & ML | Full Course - 2025   🕔 Временные метки 🕘 00:00:00 - 00:02:57 Что такое оптимизация 00:02:58 - 00:06:18 Задача оптимизации для поиска весов, минимизирующих потери 00:06:19 - 00:08:08 Пример оптимизации для поиска минимумов 📘 Часть серии «Математика для ИИ и машинного обучения» Автор: RoboSathi #математическийанализ #оптимизация #машинноеобучение #искусственныйинтеллект #математическаяформа