Лекция 1. Введение в машинное обучение.

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 29 сен 2020
  • Занятие ведёт Григорий Лелейтнер.
    ---
    Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
    Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
    За нашими новостями можно следить здесь:
    Наш канал в TG: t.me/deep_learning_school_news
    Официальный сайт: dls.samcs.ru/ru/
    Официальная группа ВК: dlschool_mipt
    Github-репозиторий: github.com/DLSchool/dlschool
    Поддержать канал можно на Boosty: boosty.to/deeplearningschool
    ФПМИ МФТИ
    Официальный сайт: mipt.ru/education/departments...
    Магистратура: mipt.ru/education/departments...
    Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": omscmipt.ru/
    Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": digec.online/
    Лаборатории ФПМИ: mipt.ru/education/departments...
    Другие записи курсов от Лектория ФИВТ вы можете найти на канале / @stfpmi

Комментарии • 47

  • @taygind
    @taygind 3 года назад +36

    Отличная лекция, все по полочкам, спасибо!

  • @wardog5260
    @wardog5260 4 месяца назад +1

    Большое спасибо за лекцию. Не понимаю людей, которые недовольны подачей. Мне кажется, очень интересно

  • @user-tm1hh2sg6i
    @user-tm1hh2sg6i 3 года назад +16

    Лектор супер! Объясняет отлично, всё чётко и понятно!)

  • @user-xz8ck2sw4e
    @user-xz8ck2sw4e 2 года назад +5

    Как прекрасно все объясняете, огромное спасибо! Из множества роликов на ютубе и различных прикладных книжек впервые вижу так грамотно скомпонованный, иллюстративный и качественный материал! Спасибо вам!!!

  • @user-dh9rh2or2g
    @user-dh9rh2or2g 2 года назад +4

    Григорий, большое спасибо за лекцию! Очень интересно и полезно! Смотрела на одном дыхании, узнала много нового.

  • @aleksandryan9469
    @aleksandryan9469 3 года назад +2

    Отличный урок! Спасибо!
    Разделяй и Властвуй !,
    Именно это и модульность отличает машинное обучение от ИИ !

  • @Irades
    @Irades 9 месяцев назад

    Обалденный лектор и лекция, спасибо ❤

  • @user-nh5yq4bk8z
    @user-nh5yq4bk8z 4 месяца назад

    Мне очень понравились примеры! Спасибо)

  • @nikpere1020
    @nikpere1020 2 года назад +1

    Спасибо большое . было интересно и хорошая манера подачи и объяснения

  • @kirikset
    @kirikset 2 года назад +2

    Спасибо, это было хорошее повторение основ и введение!

  • @user-np2md7vw5q
    @user-np2md7vw5q 3 года назад +3

    Очень интересно! Браво!

  • @sstartsev
    @sstartsev 2 года назад +1

    Отличная лекция. Спасибо.

  • @muenchenplus
    @muenchenplus Год назад

    хорошее введение с наглядным объяснением основных понятий

  • @alexeytsar
    @alexeytsar Год назад

    Отличная лекция! Спасибо

  • @oanovitskij
    @oanovitskij 2 года назад +13

    На х1.5 вообще отлично

  • @VR_UA
    @VR_UA 2 года назад +4

    Удачи лектору, есть куда стремиться в подаче материала))

  • @Anonymous00754
    @Anonymous00754 3 года назад +2

    о на час 06 картиночка из сайкетлерна ) ждал все когда ж она будет)

  • @gameigor1880
    @gameigor1880 Год назад

    Супер

  • @alexanderskusnov5119
    @alexanderskusnov5119 Год назад +1

    sepal это чашелистик (листочек под бутоном, цветком)

  • @Katanych
    @Katanych Год назад +1

    Оценка состояния дома на 18:15 - я так понимаю, лектор имел ввиду, что это порядковый признак. Раз сказал, что есть "отношение порядка".

  • @sergeyvolnov8332
    @sergeyvolnov8332 2 года назад +2

    А я правильно понимаю, что после того как мы сделали кросс-валидацию и узнали точность на каждом фолде, мы обучаем модель на всем датасете?

  • @ArtyomBoyko
    @ArtyomBoyko 9 месяцев назад

    Хорошая лекция и звуковая дорожка! Спасибо. А что у вас за микрофон Григорий?

  • @Ca1vema
    @Ca1vema 4 месяца назад +1

    Подходит для того чтобы закрепить то что уже знаешь. На введение не тянет.
    Если кто действительно хочет понятное введение - читайте книгу от автора Тарик Рашид. Создаем нейронную сеть. Там все на пальцах и предельно понятно.

  • @iv956
    @iv956 3 года назад +25

    "Если вы не до конца поймёте что я сейчас говорю, то не расстраивайтесь потом вы поймёте..." - ремарочка от лектора!
    Сложно воспринимается информация. Если бы не проходил до этого какие-либо курсы - вообще ничего не понял бы по части нейронок. Периодически меня посещала мысль-вопрос - "Почему он так объясняет? Почему так непонятно..." Просто например, на той же специализации от МФТИ на coursera всё по полочкам в голове разложили, а тут "мои полочки" немного поёжились. Примеры скомканные.
    Всё написанное - сугубо личное мнение, обсуждения не требует.

  • @juniorly3942
    @juniorly3942 Год назад

    44:30 Эмпирический риск(лосс)

  • @JohnLee-bo9ft
    @JohnLee-bo9ft 7 месяцев назад

    Я не совсем понял, множество тета большое является эквивалентным множеству вещественных чисел в степени 2? R - означает множество вещественных чисел в данном контексте?

    • @JohnLee-bo9ft
      @JohnLee-bo9ft 7 месяцев назад

      Отвечаю на свой вопрос, может кому-нибудь пригодится:
      Это означает, что каждый параметр θ представляет собой пару вещественных чисел, где a и b могут принимать любое значение из множества вещественных чисел R. Таким образом, множество всех возможных параметров Θ представляет собой всю двумерную вещественную плоскость.
      P.S - θ в данном случае является парой чисел (a,b), и указывает, что множество возможных значений параметра Θ равно R^2

  • @fabio_kind5314
    @fabio_kind5314 Год назад

    1:03:37 модели, конечно

  • @alexanderskusnov5119
    @alexanderskusnov5119 Год назад

    Не бывает домов в 5 метрах от метро (ни одной точки). От силы один в 50.

  • @user-rg3ml5ef9t
    @user-rg3ml5ef9t 3 дня назад

    X-train возит X-man'ов ГЫ.
    Жалко что научный термин множество уходит из умов академической молодёжи. Ну впринципе "сет" - конечно короче и есть такое слово (просто с другим смыслом), но "data" - по мне всех только путает. Ну скажи "сет весов", "сет метрик"; а вот "куча данных" или "набор метрик" кстати по-моему будет правильнее, т.к. "set" во разрезе программирования это упорядоченное множество без дубликатов, а тут у нас неупорядоченное множество.
    Более того это вообще де-ассоциативная информация, если можно так сказать. Вы даёте новый материал, да ещё и вводите новые слова - для мозга это перебор, да и просто это не полная информация. Перебор потомучто И новые слова И модель (ну или тема) -- что-то да ускользнёт. Не полная информация - потомучто нет четких определений слов новых. Для человека который английского не знает, слово "fold" вообще ничего не значит, а в вашем видео определение (ЧЕТКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ) этого термина отсутствует, вы вскользь упоминаете его. А без четких определений не будет понимания материала.
    Ну можно же сказать конкретно и понятно. У нас есть два множества наборов метрик: тестовое и обучающее; разделили множества наборов на срезы. Каждый срез содержит по одному уникальному тестовому набору и уникальное множество обучающих наборов. И тут картинку покажите - только если на ней будут не "фольды" и "сплиты" а "наборы" и "срезы", это будет сразу понятно, а у вас какая-то китайская грамота.

  • @Anonymous00754
    @Anonymous00754 3 года назад

    ага понятно почему рекомендации такие хреновые ))) потому что там КНН ))))

  • @ventilyator
    @ventilyator 6 месяцев назад +1

    мне кажется, постоянно висящая бошка лектора, частично перекрывающая картинку презентации - лишнее
    мы же сюда не на лектора пофапать пришли

  • @Trepetsky
    @Trepetsky 3 года назад +1

    Что такое фича?

    • @AliceDruzh
      @AliceDruzh 3 года назад

      Функция, прикольная примочка

    • @Trepetsky
      @Trepetsky 3 года назад +1

      @@AliceDruzh спасибо, это значение знаю, но оно как-то не очень подходит в данном случае. 9:35 Определение обучающего датасета.

    • @ahillez
      @ahillez 3 года назад +4

      Характеристика, признак.

    • @aleksandrsmurov5135
      @aleksandrsmurov5135 3 года назад +4

      feature - признак, банально название столбика, характеризующего что-то, типа в датасете cars например horse_powers :)

    • @aleksandrsmurov5135
      @aleksandrsmurov5135 3 года назад +1

      на 10:30

  • @momybiz
    @momybiz 3 года назад +13

    Что за не уважение к аудитории? Заголовки на английском, произносит на английском, при этом не может перевести признак из датасета по ирису. Видео лектора перекрывает картинки. Презентация не вычитана: "Ой, у меня квадрат потерялся". Позор!

    • @landlord3863
      @landlord3863 3 года назад +1

      че

    • @vladislavleonov2682
      @vladislavleonov2682 3 года назад +8

      что такое датасет? это что-то по-английски?

    • @ertargn
      @ertargn 3 года назад

      @@vladislavleonov2682 данные в виде таблицы, как в exel

    • @sstartsev
      @sstartsev 2 года назад +10

      Да не. Всё прекрасно. Надо посмотреть всю лекцию, тогда отпадёт начальный негатив.
      Сначала было перекрытие, вроде больше и не было. Фича = атрибут, тоже сказали. А английский - ну если вся передовая литература на английском, то тут уж никуда не денешься...
      Парень молодцом целый час говорил.

    • @vadimgor999
      @vadimgor999 2 года назад +4

      @@sstartsev говорил да, только толку от этого 0. Узнать можно только про что нужно почитать / посмотреть другие лекции. Хвалебные отзывы так понимаю пишут сокурсники )