Машинное обучение - + конспект от YandexGPT

Машинное обучение - конспект от YandexGPT 00:02 Линейные модели и вероятность • В видео обсуждается важность понимания вероятности и статистики для машинного обучения. • Упоминается, что математика не так сложна, как может показаться, и что важно понимать логику и принципы, лежащие в основе математических моделей. 05:16 Оценка выборки и распределение • В видео объясняется, как оценивать выборку и распределение данных с помощью формулы Байеса. • Упоминается, что для оценки гипотез часто используется гауссово дискриминантный анализ. 07:56 Границы и локализация данных • В видео обсуждаются границы и локализация данных, а также альтернативные подходы к построению границ. • Упоминается, что выбор границ существенно влияет на решение задачи. 10:51 Регрессионный и корреляционный анализ • В видео объясняется, что регрессионный и корреляционный анализ используются для определения степени соответствия данных определенному закону. • Упоминается, что линейная функция подчиняется двум правилам: возрастающая или убывающая, и что коэффициент корреляции показывает тренд. 14:06 Обучение и прогнозирование • В видео обсуждается обучение и прогнозирование в машинном обучении. • Упоминается, что обучение происходит по формуле 91, которая минимизирует функцию правдоподобия. • Обсуждается, что обучение и прогнозирование основаны на вероятностных моделях, которые могут быть неустойчивыми и требуют итеративного подхода. 18:46 Итеративный подход • В видео подчеркивается важность итеративного подхода при обучении и прогнозировании. • Упоминается, что на каждом шаге необходимо проверять и корректировать данные, чтобы получить качественную информацию. 21:48 Обобщение на большие размерности и несколько классов • В видео обсуждаются методы обобщения на большие размерности и несколько классов. • Упоминается, что наука не стоит на месте, и алгоритмы машинного обучения постоянно развиваются. 23:40 Врачи как пример машинного обучения • В видео врачи рассматриваются как яркий пример машинного обучения, так как они учатся всю жизнь и используют интуицию для анализа данных. • Упоминается, что врачи должны расспрашивать пациентов, чтобы определить доминирующий признак заболевания. 25:46 Инструментальная погрешность и ложноположительные и ложноотрицательные результаты • Видео обсуждает важность понимания инструментальной погрешности и ложноположительных и ложноотрицательных результатов при исследовании анализов. • Упоминается, что врачи могут столкнуться с этими проблемами при работе с пациентами, особенно в случае с COVID-19. 30:26 Логистическая регрессия и сигмоидальная функция • Видео объясняет, что логистическая регрессия - это функция, которая имеет интересный вид и важна для машинного обучения. • Сигмоидальная функция, которая является частью логистической регрессии, имеет важное значение для выбора классов или признаков, которые важны для анализа. 40:58 Домашнее задание и матрица Гесса • Преподаватель дает домашнее задание для студентов, чтобы они разобрались с главой 10 и изучили матрицу Гесса. • Он также объясняет, что градиент функции - это вектор, который указывает направление наибольшего изменения функции. 43:55 Графовые модели и мультиноминальная логистическая регрессия • Преподаватель обсуждает графовые модели и мультиноминальную логистическую регрессию, которые являются важными темами для изучения. • Он просит студентов прочитать главу 10 и ответить на вопросы, которые будут заданы на следующей неделе. Альтернативный плейлист: