ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ, ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ, ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ | ЗАДАЧИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

preview_player
Показать описание
Какие есть задачи в машинном обучении?
Как обучаются алгоритмы машинного обучения?
Что такое обучения с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением?

Ответы на эти вопросы вы найдете в этом видео.

Курсы на платформе Stepik:

0:00 Введение
0:12 Связь машинного обучения и искусственного интеллекта
0:30 Что такое искусственный интеллект?
0:58 Что такое машинное обучение?

1:44 Области машинного обучения

1:59 Обучение с учителем (Supervised learning)
2:49 Классификация - задача с дискретным целевым значением
3:03 Регрессия - задача с непрерывным целевым значением
3:15 Примеры задач классификации
4:12 Примеры задач регрессии

4:55 Обучение без учителя (Unsuperised learning)
5:26 Кластеризация
6:15 Понижение размерности
8:12 Примеры задач кластеризации
8:46 Схема задач понижения размерности

9:05 Обучение с подкреплением
10:07 Обучение агентов от DeepMind

10:37 Резюме

Рекомендации по теме
Комментарии
Автор

Большое спасибо за интересное и понятное объяснение!!!!

olegtinkov
Автор

Как же здорово объясняете! Спасибо огромное!

zmprvyo
Автор

Думаю вам стоит продолжать свою деятелность!

bgbjtiu
Автор

спасибо тебе у тебя полезные качественные видео делай больше пожалуйста )

sergeymarkevich
Автор

Огромное спасибо. Обучение без воды, кратко по делу....

belbekseegomko
Автор

Спасибо! Именно то, что искала ❤️❤️❤️ объяснения супер

bcjgqul
Автор

Спасибо за видео!
Всё подробно и понятно объяснено!

CTPEJIOK
Автор

Отличное видео и пояснения! Хотелось бы от себя добавить, что задача регрессии не всегда работает с непрерывными данными (это то, что касается линейной регрессии). Есть еще логистическая регрессия, которая работает как бинарный классификатор, определяя вероятность попадания в ноль или единицу

n_is_i
Автор

От куда у вас моя детская фотка на превьюшке? 🤔😜

fzfdjfe