3 ML: Математична формализація задачи скачать в хорошем качестве

3 ML: Математична формализація задачи

У цьому відео ми робимо ключовий крок у вивченні машинного навчання — переходимо від інтуїтивних пояснень до чіткої математичної формалізації задачі. Ви дізнаєтесь, з яких трьох базових складових складається будь-яка ML-задача та як на їх основі будується загальна модель алгоритмів навчання з учителем. Ми пояснимо, що таке функціонали якості, як задача навчання перетворюється на задачу оптимізації, і чому градієнтний спуск є основним інструментом мінімізації емпіричного ризику. Також розберемо поняття відступу (margin) у класифікації, згладжені апроксимації порогових функцій втрат та одну з найважливіших практичних проблем — перенавчання. Це відео формує міцний теоретичний фундамент, без якого неможливо глибоко зрозуміти роботу сучасних алгоритмів машинного навчання та коректно застосовувати їх на практиці.