Недообучение и переобучение в машинном интеллекте — Константин Воронцов / ПостНаука
13 391
7.7
ПостНаука1.35 млн
Следующее
03.09.21 – 223 4251:55:48Популярные
15 дней – 9 5911:00
20.12.21 – 9 05514:48Опубликовано 2 сентября 2021, 10:47
В новом видео ПостНауки математик Константин Воронцов расскажет о машинных алгоритмах, исследовании данных, нейронных сетях и многом другом. Отдельно мы остановимся на обучении машинного интеллекта, а именно недообучении и переобучении и способах решения данной проблемы. Приятного просмотра!
Читать расшифровку лекции здесь: postnauka.ru/video/154955 Заведите личный кабинет на ПостНауке, чтобы сохранять избранные курсы, видеть историю пройденных вами материалов и получать персональные рекомендации — 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: postnauka.ru/courses/74896
Классическое моделирование: postnauka.ru/video/74185
Константин Воронцов (postnauka.ru/author/vorontsov) — доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории Машинного интеллекта МФТИ, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН
Поддержать ПостНауку — postnauka.ru/donate
Больше лекций, интервью и статей о фундаментальной науке и ученых, которые ее создают, смотрите на сайте postnauka.ru/. ПостНаука — все, что вы хотели знать о науке, но не знали, у кого спросить.
Следите за нами в социальных сетях:
VK: vk.com/postnauka
FB: facebook.com/postnauka
Twitter: twitter.com/postnauka
Одноклассники: ok.ru/postnauka
Telegram: t.me/postnauka
Читать расшифровку лекции здесь: postnauka.ru/video/154955 Заведите личный кабинет на ПостНауке, чтобы сохранять избранные курсы, видеть историю пройденных вами материалов и получать персональные рекомендации — 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: postnauka.ru/courses/74896
Классическое моделирование: postnauka.ru/video/74185
Константин Воронцов (postnauka.ru/author/vorontsov) — доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории Машинного интеллекта МФТИ, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН
Поддержать ПостНауку — postnauka.ru/donate
Больше лекций, интервью и статей о фундаментальной науке и ученых, которые ее создают, смотрите на сайте postnauka.ru/. ПостНаука — все, что вы хотели знать о науке, но не знали, у кого спросить.
Следите за нами в социальных сетях:
VK: vk.com/postnauka
FB: facebook.com/postnauka
Twitter: twitter.com/postnauka
Одноклассники: ok.ru/postnauka
Telegram: t.me/postnauka
Свежие видео
8 дней – 944:35
11 дней – 9132:58
12 дней – 50:45
12 дней – 90:42
13 дней – 5 48836:44
14 дней – 24 7590:57Случайные видео
10 дней – 9 5520:11
31.08.21 – 2 95016:52
17.12.19 – 2681:04
26.03.09 – 10 2016:31
4 дня – 3 49015:16
5 дней – 2 3557:21
6 дней – 89 75554:31
6 дней – 8948:34
7 дней – 20 4300:35
8 дней – 3 03027:25
