Лекция 4 Часть 1 (Введение в машинное обучение. Основные используемые методы)

Лекцию читает: Кацман Виктор Игоревич Ссылка на презентацию: Ссылка на видео с разбором постановки задачи к «большой» лаб. работе: 00:00​ Начало лекции 00:03 Об уже изученных статистических методах 03:10 Проблемы статистических подходов 04:53 Задача машинного обучения 08:15 Статистические основы 10:24 Классификация задач машинного обучения 16:50 Решающий модуль 18:14 Задача классификации и регрессии 22:24 Проблемы методов машинного обучения 26:27 Теория Вапника-Червоненкиса 28:53 Вопрос от слушателей: причина возникновения ошибки на обучении 30:17 Оценка результатов. Кросс-валидация 33:38 Потенциально возникающие проблемы и ошибки 39:56 Использования имеющихся данных 49:34 Схема использования алгоритмов ML 57:24 Комбинирование решающих модулей 1:08:51 Градиентный бустинг