Как работает машинное обучение: от А до Я (полный базовый курс)

Машинное обучение объясняется от начала до конца, от запутанной электронной таблицы до обученной модели, которая делает реальные прогнозы. Большинство объяснений либо ограничиваются модными терминами, либо перегружают вас математическими выкладками. Мы же выбираем золотую середину. Один пример с ценами на жилье рассматривается от исходных данных до функции потерь и градиентного спуска, а затем тот же самый цикл обучения масштабируется до того, как на самом деле построен ChatGPT. В конце слова «веса», «функция потерь», «эпохи», «токены» и RLHF перестают быть жаргоном и становятся одной связанной идеей. 🧪 Попробуйте сами в бесплатной лаборатории: https://kode.wiki/4gVrsfX 📚 Что вы узнаете: 1️⃣ Почему правила if-else ломаются на сложных задачах, и чем их заменяет «обучение на примерах» 2️⃣ Что на самом деле меняется внутри модели во время обучения (веса, смещение и функция потерь, которая ими управляет) 3️⃣ Как градиентный спуск, пакеты и эпохи превращают неверное предположение в хорошее предсказание 4️⃣ Почему модели переобучаются, и как разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки выявляет это до выпуска продукта 5️⃣ Как один и тот же цикл становится нейронной сетью, и как GPT переходит от предсказания следующего токена к полезному помощнику 🚨 Начните свой путь в ИИ с KodeKloud: https://kode.wiki/4qsrspX 🧪 Бесплатная практическая лаборатория: https://kode.wiki/4gVrsfX ⏰ Временные метки: 00:00 - Введение в машинное обучение 00:48 - Краткая история ИИ и машинного обучения 05:25 - Что такое машинное обучение на самом деле 08:40 - Данные, признаки и метки 12:50 - Лабораторная работа 1: Очистка некорректного набора данных о жилье 13:37 - Обучение и вывод 16:00 - Модели, параметры и веса 20:13 - Функции потерь: оценка того, насколько неверна модель 23:58 - Объяснение градиентного спуска 28:02 - Лабораторная работа 2: Настройка модели 28:26 - Обучающий, валидационный и тестовый наборы данных 29:14 - Переобучение и утечка данных 32:16 - Лабораторная работа 3: Выявление переобучения и утечки данных 32:48 - Обучение с учителем и без учителя обучение 36:36 - Классификация и регрессия 40:00 - Объяснение нейронных сетей 47:20 - Как на самом деле обучаются ChatGPT и LLM 55:58 - Лабораторная работа 4: Обучение нейронной сети на рукописных цифрах 56:28 - Современный ИИ: трансформеры, мультимодальные сети и агенты 🤖 Изучайте ИИ из этого плейлиста: https://www.youtube.com/playlist?list=PL2We04F3Y_43f3x3n9pawcEuAwru7bcMG 🔔 Подпишитесь, чтобы получать больше информации об основах ИИ и машинного обучения, объясненных для инженеров #МашинноеОбучение #КакРаботаетИИ #ГлубокоеОбучение #KodeKloud #НейронныеСети #ОсновыML #ИскусственныйИнтеллект #ГрадиентныйСпуск #LLM #ChatGPT #ИИДляНачинающих #ОбучениеС учителем #Трансформеры #Обратное распространение ошибки #AIEngineering