Недообучение и переобучение в машинном интеллекте — Константин Воронцов / ПостНаука
Математик Константин Воронцов о машинных алгоритмах, исследовании данных и нейронных сетях
Читать расшифровку лекции здесь: https://postnauka.ru/video/154955 Заведите личный кабинет на ПостНауке, чтобы сохранять избранные курсы, видеть историю пройденных вами материалов и получать персональные рекомендации — https://postnauka.ru/link/profile
В машинном обучении существуют две важные проблемы: недообучение и переобучение. Алгоритмы машинного интеллекта обучаются по прецедентам, когда есть некая модель — параметрическое семейство функций. Предполагается, что в семействе функций есть одна или несколько функций, которые описывают зависимость, наблюдаемую в данных. Роль данных или обучающей выборки здесь играют точки. Точки — пары X и Y, где X — объект, Y — ответ. Следовательно, ответ — показатель, который соответствует данному объекту. Изначально нужно научиться предсказывать эти ответы на объектах. Для этого ученые занимаются моделированием и выбирают из параметрического семейства функций модель, которая лучше описывает данные.
Машинное обучение: https://postnauka.ru/courses/74896
Классическое моделирование: https://postnauka.ru/video/74185
Константин Воронцов (https://postnauka.ru/author/vorontsov) — доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории Машинного интеллекта МФТИ, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН
Поддержать ПостНауку — https://postnauka.ru/donate/
Больше лекций, интервью и статей о фундаментальной науке и ученых, которые ее создают, смотрите на сайте http://postnauka.ru/. ПостНаука — все, что вы хотели знать о науке, но не знали, у кого спросить.
Следите за нами в социальных сетях:
VK: https://vk.com/postnauka
FB: https://www.facebook.com/postnauka/
Twitter: https://twitter.com/postnauka
Одноклассники: https://ok.ru/postnauka
Telegram: https://t.me/postnauka
Видео Недообучение и переобучение в машинном интеллекте — Константин Воронцов / ПостНаука канала ПостНаука
Читать расшифровку лекции здесь: https://postnauka.ru/video/154955 Заведите личный кабинет на ПостНауке, чтобы сохранять избранные курсы, видеть историю пройденных вами материалов и получать персональные рекомендации — https://postnauka.ru/link/profile
В машинном обучении существуют две важные проблемы: недообучение и переобучение. Алгоритмы машинного интеллекта обучаются по прецедентам, когда есть некая модель — параметрическое семейство функций. Предполагается, что в семействе функций есть одна или несколько функций, которые описывают зависимость, наблюдаемую в данных. Роль данных или обучающей выборки здесь играют точки. Точки — пары X и Y, где X — объект, Y — ответ. Следовательно, ответ — показатель, который соответствует данному объекту. Изначально нужно научиться предсказывать эти ответы на объектах. Для этого ученые занимаются моделированием и выбирают из параметрического семейства функций модель, которая лучше описывает данные.
Машинное обучение: https://postnauka.ru/courses/74896
Классическое моделирование: https://postnauka.ru/video/74185
Константин Воронцов (https://postnauka.ru/author/vorontsov) — доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории Машинного интеллекта МФТИ, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН
Поддержать ПостНауку — https://postnauka.ru/donate/
Больше лекций, интервью и статей о фундаментальной науке и ученых, которые ее создают, смотрите на сайте http://postnauka.ru/. ПостНаука — все, что вы хотели знать о науке, но не знали, у кого спросить.
Следите за нами в социальных сетях:
VK: https://vk.com/postnauka
FB: https://www.facebook.com/postnauka/
Twitter: https://twitter.com/postnauka
Одноклассники: https://ok.ru/postnauka
Telegram: https://t.me/postnauka
Видео Недообучение и переобучение в машинном интеллекте — Константин Воронцов / ПостНаука канала ПостНаука
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Гены и стволовые клетки — курс Сергея КиселеваОсновы фундаментальной физикиАнтропогенез — Станислав Дробышевский / ПостНаукаЧто я знаю — химия мозга // Физиолог Вячеслав Дубынин на ПостНаукеSBERDAYS #4 | Актуальное состояние искусственного интеллекта | Григорий БакуновСовременная теория эволюции — интервью с биоинформатиком Михаилом ГельфандомБиоинформатика и геномика — курс Михаила ГельфандаНовости нейронауки #4: мозг и алкоголь, формирование памяти, старение / Вячеслав Дубынин в ПостНаукеМашинное обучение: шаг в цифровую экономику. Константин Воронцов.Что такое искусственный интеллектНовости нейронауки #2 / Вячеслав Дубынин в Рубке ПостНаукиПрофилактика сердечно-сосудистых заболеваний / Ярослав Ашихмин в Рубке ПостНаукиНаучные сенсации. Бактерии правят миром. Фильм 1Клеточная биология / Что я знаюПарадоксы специальной теории относительности / Эмиль Ахмедов на ПостНаукеЗвездная астрономия — курс Алексея Расторгуева / ПостНаукаМашинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Синтетические технологии: ГМО - Михаил ГельфандЧто такое счастье? / Дмитрий Леонтьев на ПостНаукеВячеслав Дубынин: "Нейроны и нейросети. Обзор основных структур головного и спинного мозга"