Лекция 1. Полносвязная нейронная сеть

0:00 Задачи машинного обучения 10:20 LiDAR 12:00 Типы машинного обучения 16:20 Игры и подкрепление 22:40 Фреймворки 24:00 Признаки 27:00 Набор данных 33:20 Метрики и матрица ошибок 45:00 Ошибки первого и второго рода 56:00 Обучающие и тестовые данные 1:02:00 Результаты из лабораторной 1:07:00 Веса, смещения и глубокое обучение 1:21:00 Активационные функции 1:34:00 Вычисления в нейронной сети