Прикладная информатика: машинное обучение. Введение и обзор материала курса. Линейная регрессия с одной переменной
- Прикладная информатика: машинное обучение. Введение и обзор материала курса. Линейная регрессия с одной переменной
Содержание
- 2. Машинное обучение 2 Робот Snail (ver. 2.0.0), построенный на базе платы Arduino Uno Прикладная информатика: машинное
- 3. 3 Можно задавать любые вопросы! Мои знания в этой области ограничены … Курсы по машинному обучению
- 4. План на сегодня Обзор программы курса Требования Введение в методы машинного обучения Немного о жизни! Что
- 5. 5 Цель курса Рассмотрение ряда задач и вопросов из области машинного обучения для: Создания базиса с
- 6. 6 Структура курса Лекции Тематика курса охватывает: обучение с учителем, обучение без учителя, регрессия, классификация, кластеризация,
- 7. 7 При решении практических заданий понадобятся Python 3 – высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на
- 8. 8 Какую литературу можно найти? Marsland S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 2009 Мерков А.Б. Распознавание
- 9. 9 Какую литературу можно найти? Много информации по теме курса можно найти в сети Интернет Профессиональный
- 10. Немного рекламы! Online курс Стэнфордского университета «Машинное обучение» https://www.coursera.org/learn/machine-learning Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П.
- 11. Немного рекламы! Online курс Торонтского университета «Нейронные сети в машинном обучении» https://www.coursera.org/learn/neural-networks Прикладная информатика: машинное обучение
- 12. Немного рекламы! Online курс Высшей школы экономики «Введение в машинное обучение» https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe- obuchenie Прикладная информатика: машинное
- 13. Немного рекламы! Другие курсы по машинному обучению на www.coursera.org Ищем по ключевому слову machine learning. Курсов
- 14. Немного рекламы! Online курс «Введение в машинное обучение» https://www.udacity.com/course/intro-to-machine- learning--ud120 Online курс Технологического института Джорджии «Машинное
- 15. Немного о жизни! Распознавание лиц: Apple iPhoto software http://www.apple.com/ilife/iphoto/ 15 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им.
- 16. Немного о жизни! Спаму – нет! SPAM 16 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П. Г.
- 17. Машинное обучение Выросло из работ по искусственному интеллекту и является одной из перспективных веток его развития
- 18. Автономный вертолет Создан сотрудниками лаборатории «Искусственного интеллекта» Стэнфордского университета http://heli.stanford.edu/ 18 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ
- 19. Автономное вождение. Проект ALVINN Снимки сделаны 23 ноября 1992 года! Autonomous Land Vehicle In a Neural
- 20. Stanley, Junior и Google-мобиль Stanley Junior Google-мобиль ALVINN Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П. Г.
- 21. Суперкомпьютер IBM Watson В 2011 г. компьютер одержал победу над двумя людьми в телепередаче Jeopardy («Своя
- 22. Компьютерное зрение Распознавание лиц, подписи, отпечатков пальцев, радужной оболочки глаза Иванов Иван Иванович 22 Прикладная информатика:
- 23. Компьютерное зрение Зрение для роботов AiBo (японская собака-робот, изобретение компании Sony) Teddy (японский медведь-робот, изобретение компании
- 24. Компьютерное зрение Ли Ф.-Ф. Как мы учим компьютер понимать изображения? 24 https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en#t-5181 Прикладная информатика: машинное обучение
- 25. Компьютерное зрение Ли Ф.-Ф. Как мы учим компьютер понимать изображения? 25 https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en#t-5181 Прикладная информатика: машинное обучение
- 26. Что такое машинное обучение? А. Самуэль (Arthur Samuel), 1959 г.: Машинное обучение – это область исследования,
- 27. Что такое машинное обучение? А. Самуэль (Arthur Samuel), 1959 г.: Машинное обучение – это область исследования,
- 28. Что такое машинное обучение? Обучение = приспособление Обучаясь, мы становимся более приспособленными к окружающей среде Обучение
- 29. Алгоритмы машинного обучения Обучение с учителем (Supervised Learning). Алгоритм машинного обучения обобщает на основе размеченного множества
- 30. Обучение с учителем Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость) Цена в 1000-х долларов
- 31. Обучение с учителем Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость) Цена в 1000-х долларов
- 32. Обучение с учителем Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость) Площадь в квадратных футах
- 33. Обучение с учителем Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1) Размер опухоли Злокачественная опухоль?
- 34. Обучение с учителем Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1) Размер опухоли Злокачественная опухоль?
- 35. Обучение с учителем Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1) Размер опухоли Злокачественная опухоль?
- 36. Обучение без учителя Длительность выброса, минуты Время между выбросами, минуты 40 50 60 70 80 90
- 37. Обучение без учителя Длительность выброса, минуты Время между выбросами, минуты 40 50 60 70 80 90
- 38. Кластеризация в Google News 38 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П. Г. Демидова 2017, Владимир
- 39. Кластеризация в Google News 39 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П. Г. Демидова 2017, Владимир
- 40. Кластеризация в Google News 40 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П. Г. Демидова 2017, Владимир
- 41. Кластеризация в Google News 41 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П. Г. Демидова 2017, Владимир
- 42. Еще несколько примеров кластеризации! Организация компьютерных кластеров Анализ социальных сетей Анализ астрономических данных Сегментация рынка 42
- 43. Алгоритмы машинного обучения Обучение по алгоритму типа «кнут и пряник» или стимулированное обучение (Reinforcement Learning). Алгоритм
- 44. Линейная регрессия с одной переменной Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость) Площадь в
- 45. Линейная регрессия с одной переменной Тренировочное множество данных (скажем, всего m) 45 Обозначения: m = число
- 46. Линейная регрессия с одной переменной 46 Тренировочное множество Алгоритм обучения h Площадь Оценка цены Последовательность действий
- 47. Линейная регрессия с одной переменной 47 Последовательность действий Цена в 1000-х долларов 100 200 300 400
- 48. Стоимостная функция (Cost Function) 48 Идея! Выбрать Q0 и Q1 так, чтобы hQ(x) являлась близкой к
- 49. Как минимизировать стоимостную функцию для линейной регрессии с одной переменной? 49 Использование нормальных уравнений (normal equation)
- 50. Метод градиентного спуска 50 Постановка задачи Имеется некоторая стоимостная функция J(Q0, Q1) Необходимо найти такие значения
- 51. Пример работы градиентного спуска 51 Q1 Q0 J(Q0, Q1) Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П.
- 52. Пример работы градиентного спуска 52 Q1 Q0 J(Q0, Q1) Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П.
- 53. Метод градиентного спуска. Реализация 53 repeat until convergence { } (j = 0 и j =
- 54. Метод градиентного спуска. Реализация 54 Скорость сходимости алгоритма регулируется параметром α Если α маленькое, то градиентный
- 55. Градиентный спуск для линейной регрессии 55 repeat until convergence { } (j = 0 и j
- 56. Пример формы стоимостной функции 56 Q1 Q0 J(Q0, Q1) Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П.
- 57. Пример формы стоимостной функции 57 Q1 Q0 J(Q0, Q1) Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П.
- 58. Пример формы стоимостной функции для линейной регрессии 58 Функция J(Q0, Q1 ) является выпуклой Прикладная информатика:
- 59. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 59 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 60. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 60 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 61. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 61 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 62. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 62 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 63. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 63 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 64. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 64 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 65. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 65 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 66. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 66 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 67. Пример работы градиентного спуска для линейной регрессии 67 J(Q0, Q1) – это функция параметров Q0 и
- 68. Данные, данные, данные … К.В. Воронцов (ШАД Яндекс): «Кто обучает машину? Может быть мы? Может быть
- 69. Kaggle помогает вам учиться, работать и играть Соревнования, базы данных и программные коды на www.kaggle.com 69
- 70. Конкурс PASCAL VOC Pattern Analysis, Statistical Modeling and Computational Learning Visual Object Classes Challenge Конкурс больше
- 71. База данных ImageNet Большая база данных цифровых изображений 71 Прикладная информатика: машинное обучение ЯрГУ им. П.
- 73. Скачать презентацию
Машинное обучение
2
Робот Snail
(ver. 2.0.0), построенный на базе платы Arduino Uno
Прикладная
Машинное обучение
2
Робот Snail
(ver. 2.0.0), построенный на базе платы Arduino Uno
Прикладная
3
Можно задавать любые вопросы!
Мои знания в этой области ограничены …
Курсы
3
Можно задавать любые вопросы!
Мои знания в этой области ограничены …
Курсы
План на сегодня
Обзор программы курса
Требования
Введение в методы машинного обучения
Немного о жизни!
Что
План на сегодня
Обзор программы курса
Требования
Введение в методы машинного обучения
Немного о жизни!
Что
5
Цель курса
Рассмотрение ряда задач и вопросов из области машинного обучения для:
Создания
5
Цель курса
Рассмотрение ряда задач и вопросов из области машинного обучения для:
Создания
6
Структура курса
Лекции
Тематика курса охватывает: обучение с учителем, обучение без учителя, регрессия,
6
Структура курса
Лекции
Тематика курса охватывает: обучение с учителем, обучение без учителя, регрессия,
7
При решении практических
заданий понадобятся
Python 3 – высокоуровневый язык программирования общего
7
При решении практических
заданий понадобятся
Python 3 – высокоуровневый язык программирования общего
8
Какую литературу можно найти?
Marsland S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 2009
Мерков
8
Какую литературу можно найти?
Marsland S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective, 2009
Мерков
9
Какую литературу можно найти?
Много информации по теме курса можно найти в
9
Какую литературу можно найти?
Много информации по теме курса можно найти в
Немного рекламы!
Online курс Стэнфордского университета «Машинное обучение»
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ
Немного рекламы!
Online курс Стэнфордского университета «Машинное обучение»
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ
Немного рекламы!
Online курс Торонтского университета «Нейронные сети в машинном обучении»
https://www.coursera.org/learn/neural-networks
Прикладная
Немного рекламы!
Online курс Торонтского университета «Нейронные сети в машинном обучении»
https://www.coursera.org/learn/neural-networks
Прикладная
Немного рекламы!
Online курс Высшей школы экономики «Введение в машинное обучение»
https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-
Немного рекламы!
Online курс Высшей школы экономики «Введение в машинное обучение»
https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-
Немного рекламы!
Другие курсы по машинному обучению на www.coursera.org
Ищем по ключевому
Немного рекламы!
Другие курсы по машинному обучению на www.coursera.org
Ищем по ключевому
Немного рекламы!
Online курс «Введение в машинное обучение»
https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-
learning--ud120
Online курс Технологического
Немного рекламы!
Online курс «Введение в машинное обучение»
https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-
learning--ud120
Online курс Технологического
Немного о жизни!
Распознавание лиц: Apple iPhoto software
http://www.apple.com/ilife/iphoto/
15
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им.
Немного о жизни!
Распознавание лиц: Apple iPhoto software
http://www.apple.com/ilife/iphoto/
15
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им.
Немного о жизни!
Спаму – нет!
SPAM
16
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г.
Немного о жизни!
Спаму – нет!
SPAM
16
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г.
Машинное обучение
Выросло из работ по искусственному интеллекту и является одной из
Машинное обучение
Выросло из работ по искусственному интеллекту и является одной из
Автономный вертолет
Создан сотрудниками лаборатории «Искусственного интеллекта» Стэнфордского университета
http://heli.stanford.edu/
18
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ
Автономный вертолет
Создан сотрудниками лаборатории «Искусственного интеллекта» Стэнфордского университета
http://heli.stanford.edu/
18
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ
Автономное вождение. Проект ALVINN
Снимки сделаны 23 ноября 1992 года!
Autonomous Land Vehicle
Автономное вождение. Проект ALVINN
Снимки сделаны 23 ноября 1992 года!
Autonomous Land Vehicle
Stanley, Junior и Google-мобиль
Stanley
Junior
Google-мобиль
ALVINN
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Stanley, Junior и Google-мобиль
Stanley
Junior
Google-мобиль
ALVINN
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Суперкомпьютер IBM Watson
В 2011 г. компьютер одержал победу над двумя людьми
Суперкомпьютер IBM Watson
В 2011 г. компьютер одержал победу над двумя людьми
Компьютерное зрение
Распознавание лиц, подписи, отпечатков пальцев, радужной оболочки глаза
Иванов
Иван
Компьютерное зрение
Распознавание лиц, подписи, отпечатков пальцев, радужной оболочки глаза
Иванов
Иван
Компьютерное зрение
Зрение для роботов
AiBo (японская собака-робот, изобретение компании Sony)
Teddy (японский медведь-робот,
Компьютерное зрение
Зрение для роботов
AiBo (японская собака-робот, изобретение компании Sony)
Teddy (японский медведь-робот,
Компьютерное зрение
Ли Ф.-Ф. Как мы учим компьютер понимать изображения?
24
https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en#t-5181
Прикладная информатика: машинное
Компьютерное зрение
Ли Ф.-Ф. Как мы учим компьютер понимать изображения?
24
https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en#t-5181
Прикладная информатика: машинное
Компьютерное зрение
Ли Ф.-Ф. Как мы учим компьютер понимать изображения?
25
https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en#t-5181
Прикладная информатика: машинное
Компьютерное зрение
Ли Ф.-Ф. Как мы учим компьютер понимать изображения?
25
https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en#t-5181
Прикладная информатика: машинное
Что такое машинное обучение?
А. Самуэль (Arthur Samuel), 1959 г.: Машинное обучение
Что такое машинное обучение?
А. Самуэль (Arthur Samuel), 1959 г.: Машинное обучение
Что такое машинное обучение?
А. Самуэль (Arthur Samuel), 1959 г.: Машинное обучение
Что такое машинное обучение?
А. Самуэль (Arthur Samuel), 1959 г.: Машинное обучение
Что такое машинное обучение?
Обучение = приспособление
Обучаясь, мы становимся более приспособленными к
Что такое машинное обучение?
Обучение = приспособление
Обучаясь, мы становимся более приспособленными к
Алгоритмы машинного обучения
Обучение с учителем (Supervised Learning). Алгоритм машинного обучения обобщает
Алгоритмы машинного обучения
Обучение с учителем (Supervised Learning). Алгоритм машинного обучения обобщает
Обучение с учителем
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость)
Цена
Обучение с учителем
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость)
Цена
Обучение с учителем
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость)
Цена
Обучение с учителем
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость)
Цена
Обучение с учителем
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость)
Площадь
Обучение с учителем
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены на недвижимость)
Площадь
Обучение с учителем
Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1)
Размер
Обучение с учителем
Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1)
Размер
Обучение с учителем
Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1)
Размер
Обучение с учителем
Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1)
Размер
Обучение с учителем
Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1)
Размер
Обучение с учителем
Классификация (предсказание дискретной выходной величины, например, 0 или 1)
Размер
Обучение без учителя
Длительность выброса, минуты
Время между выбросами, минуты
40
50
60
70
80
90
1
2
3
4
5
6
36
Рассмотрим метод
К-средних и
Обучение без учителя
Длительность выброса, минуты
Время между выбросами, минуты
40
50
60
70
80
90
1
2
3
4
5
6
36
Рассмотрим метод
К-средних и
Обучение без учителя
Длительность выброса, минуты
Время между выбросами, минуты
40
50
60
70
80
90
1
2
3
4
5
6
37
Это кластеризация данных!
Рассмотрим метод
Обучение без учителя
Длительность выброса, минуты
Время между выбросами, минуты
40
50
60
70
80
90
1
2
3
4
5
6
37
Это кластеризация данных!
Рассмотрим метод
Кластеризация в Google News
38
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Кластеризация в Google News
38
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Кластеризация в Google News
39
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Кластеризация в Google News
39
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Кластеризация в Google News
40
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Кластеризация в Google News
40
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Кластеризация в Google News
41
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Кластеризация в Google News
41
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г. Демидова
2017,
Еще несколько примеров кластеризации!
Организация компьютерных кластеров
Анализ социальных сетей
Анализ астрономических данных
Сегментация рынка
42
Прикладная
Еще несколько примеров кластеризации!
Организация компьютерных кластеров
Анализ социальных сетей
Анализ астрономических данных
Сегментация рынка
42
Прикладная
Алгоритмы машинного обучения
Обучение по алгоритму типа «кнут и пряник» или стимулированное
Алгоритмы машинного обучения
Обучение по алгоритму типа «кнут и пряник» или стимулированное
Линейная регрессия с одной переменной
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены
Линейная регрессия с одной переменной
Регрессия (предсказание непрерывной выходной величины, например, цены
Линейная регрессия с одной переменной
Тренировочное множество данных (скажем, всего m)
45
Обозначения: m
Линейная регрессия с одной переменной
Тренировочное множество данных (скажем, всего m)
45
Обозначения: m
Линейная регрессия с одной переменной
46
Тренировочное множество
Алгоритм обучения
h
Площадь
Оценка цены
Последовательность действий
Гипотеза
Гипотеза h выглядит
Линейная регрессия с одной переменной
46
Тренировочное множество
Алгоритм обучения
h
Площадь
Оценка цены
Последовательность действий
Гипотеза
Гипотеза h выглядит
Линейная регрессия с одной переменной
47
Последовательность действий
Цена в 1000-х
долларов
100
200
300
400
500
1000
1500
2000
2500
Площадь в
Линейная регрессия с одной переменной
47
Последовательность действий
Цена в 1000-х
долларов
100
200
300
400
500
1000
1500
2000
2500
Площадь в
Стоимостная функция (Cost Function)
48
Идея! Выбрать Q0 и Q1 так, чтобы hQ(x)
Стоимостная функция (Cost Function)
48
Идея! Выбрать Q0 и Q1 так, чтобы hQ(x)
Как минимизировать стоимостную функцию для линейной регрессии с одной переменной?
49
Использование нормальных
Как минимизировать стоимостную функцию для линейной регрессии с одной переменной?
49
Использование нормальных
Метод градиентного спуска
50
Постановка задачи
Имеется некоторая стоимостная функция J(Q0, Q1)
Необходимо найти
Метод градиентного спуска
50
Постановка задачи
Имеется некоторая стоимостная функция J(Q0, Q1)
Необходимо найти
Пример работы градиентного спуска
51
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П.
Пример работы градиентного спуска
51
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П.
Пример работы градиентного спуска
52
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П.
Пример работы градиентного спуска
52
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П.
Метод градиентного спуска. Реализация
53
repeat until convergence
{
}
(j = 0 и j =
Метод градиентного спуска. Реализация
53
repeat until convergence
{
}
(j = 0 и j =
Метод градиентного спуска. Реализация
54
Скорость сходимости алгоритма регулируется параметром α
Если α маленькое,
Метод градиентного спуска. Реализация
54
Скорость сходимости алгоритма регулируется параметром α
Если α маленькое,
Градиентный спуск для линейной регрессии
55
repeat until convergence
{
}
(j = 0 и
Градиентный спуск для линейной регрессии
55
repeat until convergence
{
}
(j = 0 и
Пример формы стоимостной функции
56
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г.
Пример формы стоимостной функции
56
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г.
Пример формы стоимостной функции
57
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г.
Пример формы стоимостной функции
57
Q1
Q0
J(Q0, Q1)
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им. П. Г.
Пример формы стоимостной функции
для линейной регрессии
58
Функция J(Q0, Q1 ) является выпуклой
Прикладная
Пример формы стоимостной функции
для линейной регрессии
58
Функция J(Q0, Q1 ) является выпуклой
Прикладная
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
59
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
59
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
60
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
60
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
61
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
61
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
62
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
62
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
63
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
63
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
64
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
64
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
65
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
65
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
66
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
66
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
67
J(Q0, Q1) – это функция
Пример работы градиентного спуска
для линейной регрессии
67
J(Q0, Q1) – это функция
Данные, данные, данные …
К.В. Воронцов (ШАД Яндекс): «Кто обучает машину? Может
Данные, данные, данные …
К.В. Воронцов (ШАД Яндекс): «Кто обучает машину? Может
Kaggle помогает вам учиться, работать и играть
Соревнования, базы данных и программные
Kaggle помогает вам учиться, работать и играть
Соревнования, базы данных и программные
Конкурс PASCAL VOC
Pattern Analysis, Statistical Modeling and Computational Learning Visual Object
Конкурс PASCAL VOC
Pattern Analysis, Statistical Modeling and Computational Learning Visual Object
База данных ImageNet
Большая база данных цифровых изображений
71
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им.
База данных ImageNet
Большая база данных цифровых изображений
71
Прикладная информатика: машинное обучение
ЯрГУ им.
Архиваторы. Методы архивации
Архитектура ЭВМ
Процессоры фирмы Intel до Pentium III 
Инструкция по предоставлению работодателем информации о созданных или выделенных рабочих местах для трудоустройства инвалидов
Худшие ошибки в резюме, по словам вице-президента компании Google
О кассах, маркировке ЭДО и электронных подписях
МОДДИНГ КОМПЬЮТЕРА Автор Томулевич Г.Д. ЛРМК г. Лермонтов
Выполнил Левченко Сергей КТДонНУЭТ 2010
Организация контроля доступа. Распределенная служба безопасности
Базы данных. Системы управления базами данных
Открытое ПО Open source software Дёмин Антон
Файлы и файловая система
Компьютер – инструмент подготовки текстов
Быстрая миграция данных в облако SQL
Монитор 
Значение автоматизации систем водоснабжения и водоотведения
Условные операторы if условие then оператор (else оператор)
Направления информационной защиты. (Глава 2)
Безопасность детей в киберпространстве
Nginx. Что такое nginx
Понятие алгоритма. Алгоритмы в жизни человека
Информационная модель и её описание
Оформительские элементы книжного издания
Викторина по информатике для 4 класса
Проект автоматизированной информационной системы управления муниципальных закупок города Симферополя
New words 2017
Чем навигатор поможет в лесном поиске
Основные понятия баз данных