Сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика с помощью технологии «cookie». Пользуясь сайтом, вы даете согласие на использование данной технологии.

Политика конфиденциальности | Согласие на обработку персональных данных

G
enby!

Л2. Основи машинного навчання

Основи машинного навчання та його типи. Поняття контрольованого навчання та базові задачі класифікації і регресії. Інженерія ознак та лінійний предиктор. Функція втрат та її оптимізація. Алгоритм стохастичного градієнтного спуску.

Смотрите также


картинка: Л3. Глибоке навчання
картинка: Л4. Комп'ютерний зір в робототехніці
картинка: Л3. Основи глибокого навчання
картинка: Как Создать Миллионный Бизнес с NotebookLM и Perplexity | Полное Руководство
картинка: Иван Оселедец | Большие языковые модели в эпоху ризонинга
картинка: Л1. Поняття штучного інтелекту та його місце в робототехніці
картинка: Л4. Інтелектуальні моделі комп'ютерного зору
картинка: Что такое опционы? [Veritasium]
картинка: Л12. Великі мовні моделі (LLM)
картинка: МЫШЦЫ: ФИНАЛ. Это видео сэкономит годы тренировок. Почему 90% людей не могут «накачаться» | Фильм #3
картинка: Зачем они нужны в ML? Собственные значения и собственные векторы

© 2006 — 2025 «GENBY!»