ФЕИТ / Вештачка интелигенција и податоциМашинско учење.
Разбери како моделите учат од податоци и како се применуваат на задачи за предвидување и класификација.
<>РАЗБЕРИ. ПРИМЕНИ. НАПРЕДУВАЈ.+
- 01Регресија, градиентен спуст и регуларизација
- 02Невронски мрежи и SVM
- 03Кластеризација со k-means и намалување атрибути
- 04Откривање аномалии и примена на реални податоци
02 / РАЗБЕРИ ГО КОНЦЕПТОТ
Логиката зад
решението.
Машинското учење го приспособува моделот на примери, но целта е добро предвидување на нови податоци. Регуларизацијата ја ограничува сложеноста според избраниот метод. Скалирањето и изборот на атрибути зависат од алгоритмот. Тест-резултатот треба да го споредиме со тренинг-резултатот и со едноставна основа.
ПРИМЕР ОД СЕКОЈДНЕВНАТА ПРАКТИКАИЛУСТРАТИВЕН ПРИМЕР
Кога посложен модел не е подобар
Два модели предвидуваат потрошувачка на енергија во поедноставен пример. A има тренинг-грешка 1 и тест-грешка 8; B има 3 и 4.
- 01
Ги мериме со иста дефиниција на грешка и ист одвоен тест-период.
- 02
A многу добро ги следи тренинг-податоците, но лошо се пренесува на тестот.
- 03
B има поголема тренинг-грешка, но помала тест-грешка во оваа споредба.
↳Што добиваме?B е подобар според тест-мерката во примерот. Пред избор проверуваме дали тестот е репрезентативен и дали има протекување на информации.
Сценариото и податоците се поедноставени за учење. Примерот не претставува конкретен клиентски проект или измерени резултати од продукциски систем.
03 / СТУДЕНТСКИ ПРАШАЊА
Прашај.
Разбери подобро.
Што е overfitting?+
Кога моделот премногу се приспособува на тренинг-податоците, вклучувајќи шум, и не ја задржува способноста на нови примери.
Зошто градиентниот спуст може да не биде стабилен?+
Чекорот на учење, скалата на атрибутите и структурата на функцијата влијаат врз движењето и конвергенцијата.
Дали k-means има вистинска категорија за секој запис?+
Не во обична ненадгледувана поставка. Тој формира групи според избраните обележја и растојание, а нивното значење се толкува.
Твојот материјал.
Нашата следна задача.
Работиме на делот што ти е најпотребен: основни концепти, практични задачи или подготовка за колоквиум и испит. Содржината ја усогласуваме со материјалите што ги учиш во твојата генерација.
REC ТВОЈОТ ЧАС
▶
РАЗБЕРИ. ПОВТОРИ. ПРИМЕНИ.↺
НЕ САМО ЕДНАШ. КОЛКУ ШТО ТИ ТРЕБА.Часот завршува.
Знаењето останува.
Секој час се снима. Врати се на објаснувањата, паузирај кај потешките делови и повтори ги задачите со свое темпо.
↺Снимките се достапни најмалку
во текот на еден семестар.
Снимките се наменети за твоето учење. Споделување и објавување се дозволени само по претходен договор.