Лекция №1 «Введение в машинное обучение»

Первое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для восьмого потока обучения.
Преподаватель: Виктор Немченко
Дата: 10.10.2024

00:00 Заставка
00:45 Два пути
03:33 Задача курса. AI, ML, DL
04:31 Области применения
05:25 Связь с наукой
05:39 Обзор курса
11:33 Типы задач в ML. Базовые задачи
13:19 Типы задач в ML. Комбинированные задачи
14:09 План исследования
15:57 Сбор и подготовка данных
19:27 Разведочный анализ
20:18 Baseline
21:07 Метрики
21:56 Проверка гипотез
23:01 Анализ работы модели
23:20 Инструменты
24:21 Данные
28:06 Работа с данными и моделью. Описание модели k-NN
31:26 Простейшая метрика
33:28 Параметры и гиперпараметры модели
34:47 Разделение train-validation-test
41:20 Стратификация
45:55 Кросс-валидация. Алгоритм кросс-валидации
49:19 Оценка результата кросс-валидации
50:10 Типичные ошибки при кросс-валидации
50:35 GridSearch
54:27 RandomizedSearch
58:28 Метрики классификации. Accuracy
59:51 Confusion matrix
01:01:27 Balanced accuracy
01:02:33 Precision, Recall
01:05:53 F-мера
01:07:00 AUC-ROC
01:13:12 PR-кривая
01:15:32 Multiclass accuracy
01:17:33 Multilabel
01:18:28 Метрики регрессии
01:19:33 MAE (mean absolute error)
01:19:57 MSE (mean squared error)
01:20:40 RMSE (root mean squared error)
01:20:50 R²
01:21:24 MSLE (mean squared logarithmic error)

Материалы лекции:

#MSU_AI#Фонд_Интеллект