Все основные модели машинного обучения за 25 минут

➡️ Бесплатная 7-дневная пробная версия TGD Pro + бесплатная электронная книга «Машинное обучение в упрощенном виде»: https://www.thegradientdescent.net/up... ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 📌 Рекомендуемый просмотр: Машинное обучение в упрощенном виде (за 12 минут): 👉    • Machine Learning Explained Simply (In 12 M...   ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🤖 15 моделей машинного обучения. 25 минут. Никакой путаницы. От прогнозирования цен на жилье до генерации изображений и работы ChatGPT — модели машинного обучения повсюду. Но чем каждая из них отличается от других? В этом видео я простым языком разберу каждую основную модель машинного обучения, чтобы вы наконец поняли не только то, что они собой представляют, но и как и почему они работают. Вы узнаете: ✅ Что такое линейная и логистическая регрессия и когда их использовать ✅ Как наивный байесовский классификатор делает удивительно точные прогнозы ✅ Почему метод k-ближайших соседей — одна из самых интуитивно понятных моделей ✅ Как метод опорных векторов находит идеальную границу принятия решений ✅ Что делает деревья решений и случайные леса такими мощными ✅ Почему XGBoost доминирует в соревнованиях по структурированным данным ✅ Как нейронные сети на самом деле учатся на данных ✅ Что видят сверточные нейронные сети, когда смотрят на изображение ✅ Как трансформеры произвели революцию в языке и ИИ ✅ Как генеративно-состязательные сети противопоставляют две сети друг другу для получения потрясающих результатов ✅ Что делает кластеризация k-средних без каких-либо меток ✅ Как метод главных компонент сжимает данные, не теряя при этом важного ✅ Как обучение с подкреплением обучает ИИ методом проб и ошибок Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или освежаете свои знания перед собеседованием, это лучший экспресс-курс по... Модели машинного обучения — все в одном месте. ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ ⏱️ Временные метки: 0:00 Введение 0:31 Что такое машинное обучение 0:53 Обучение с учителем 1:37 Регрессия против классификации 2:16 Обучение без учителя 2:59 Линейная регрессия 4:34 Логистическая регрессия 5:52 Наивный байесовский классификатор 7:00 Метод k-ближайших соседей 8:36 Метод опорных векторов 10:00 Деревья решений 11:23 Случайные леса 12:24 XGBoost 13:22 Нейронные сети 14:46 Сверточные нейронные сети (CNN) 16:05 Трансформеры 17:26 Генеративные состязательные сети (GAN) 18:51 Кластеризация методом k-средних 19:53 Анализ главных компонентов (PCA) 21:22 Обучение с подкреплением 24:17 Заключение ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ #ai #machinelearning #datascience #neuralnetworks #deeplearning #linearregression #randomforest #xgboost #transformers #reinforcementlearning #beginnerml