Уроки Машинное обучение (machine learning)

• Что такое машинное обучение? Обучающая выборка и признаковое пространство
• Постановка задачи машинного обучения
• Линейная модель. Понятие переобучения
• Способы оценивания степени переобучения моделей
• Уравнение гиперплоскости в задачах бинарной классификации
• Решение простой задачи бинарной классификации
• Функции потерь в задачах линейной бинарной классификации
• Стохастический градиентный спуск SGD и алгоритм SAG
• Пример использования SGD при бинарной классификации образов
• Оптимизаторы градиентных алгоритмов: RMSProp, AdaDelta, Adam, Nadam
• L2-регуляризатор. Математическое обоснование и пример работы
• L1-регуляризатор. Отличия между L1- и L2-регуляризаторами
• Логистическая регрессия. Вероятностный взгляд на машинное обучение
• Вероятностный взгляд на L1 и L2-регуляризаторы
• Формула Байеса при решении конкретных задач

Видеоуроки по математике, алгоритмам обработки данных (в том числе по нейронным сетям), по языкам программирования: С, С++, Java, Python (Питон), JavaScript, HTML, CSS, а также по их многочисленным библиотекам.