Search results for “лекции”

Нейронные сети: градиентные методы оптимизации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Биологический нейрон, модель МакКаллока-Питтса как линейный классификатор. Функции активации.

Метрические методы классификации и регрессии. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Гипотезы компактности и непрерывности.

Обобщения линейных моделей. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Метод Ньютона-Рафсона, метод Ньютона-Гаусса.

Отбор признаков, оценивание и выбор моделей. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Цели и подходы отбора признаков. Фильтры, обёртки и встроенные методы.

Логические методы классификации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Решающее дерево. Жадная нисходящая стратегия «разделяй и властвуй». Алгоритм ID3. Недостатки жадной стратегии и способы их устранения. Проблема переобучения.

Линейные ансамбли. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Основные понятия: базовый алгоритм, корректирующая операция.

Продвинутые методы ансамблирования. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Виды ансамблей. Теоретические обоснования. Анализ смещения и разброса для простого голосования.

Оценивание плотности и байесовская классификация. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Параметрическое оценивание плотности. Многомерное нормальное распределение, геометрическая интерпретация.

Байесовская теория классификации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Байесовская теория классификации. Оптимальный байесовский классификатор.

Кластеризация и частичное обучение. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задачи кластеризации. Примеры прикладных задач. Типы кластерных структур.

Глубокие нейронные сети. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Обоснования глубоких нейронных сетей: выразительные возможности, скорость сходимости при избыточной параметризации.

Нейронные сети с обучением без учителя. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Нейронная сеть Кохонена. Конкурентное обучение, стратегии WTA и WTM.

Векторные представления текстов и графов. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Векторные представления графов.

Модели внимания и трансформеры. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи обработки и преобразования последовательностей (sequence to sequence).

Тематическое моделирование. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача тематического моделирования коллекции текстовых документов. Метод максимума правдоподобия.

Обучение ранжированию. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задачи обучения ранжированию. Примеры.

Рекомендательные системы. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи коллаборативной фильтрации, транзакционные данные.

Поиск ассоциативных правил. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Понятие ассоциативного правила и его связь с понятием логической закономерности.

Адаптивные методы прогнозирования. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача прогнозирования временных рядов. Примеры приложений.

Обучение с подкреплением. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача о многоруком бандите. Жадные и эпсилон-жадные стратегии. Метод UCB (upper confidence bound).