Краткий итоговый обзор семестра

Краткий итоговый обзор семестра. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Обзор постановок оптимизационных задач машинного обучения. Переобучение и регуляризация. Обучение с учителем. Обучение без учителя.

Содержание лекции

Обзор постановок оптимизационных задач машинного обучения. Переобучение и регуляризация. Обучение с учителем. Обучение без учителя.
Обзор подходов к конструированию моделей. Пять научных школ по Домингосу: символизм, эволюционизм, аналогизм, байесионизм, коннекционизм.
Алгоритмы вычисления оценок Ю.И.Журавлёва. Анализ малых данных.
Практика машинного обучения. Стандарт процесса анализа данных CRISP-DM. Методология анализа ошибок. A/B тестирование. Мета-обучение. Автоматический выбор моделей и гиперпараметров (AutoML).

Материалы

Презентация Voron-ML-Survey1.pdf (PDF, 4.7 МБ) — прикреплена к публикации.

Материалы курса © К. В. Воронцов. Текст и слайды распространяются по лицензии CC BY-SA 3.0 — на условиях этой лицензии они воспроизведены здесь без изменений. Видеозаписи размещены на YouTube и встроены по ссылке; их копии здесь не хранятся.