25 марта при поддержке образовательного проекта FunctorHub.com состоится meet-up#2 на тему «Machine Learning: Fundamentals and Inner Workings».
Как и в прошлый раз, докладчиком выступит Анатолий Кметюк — специалист в сфере функционального программирования и ML (predictive analytics и text analysis).
На этом мероприятии мы изучим фундаментальные принципы Machine Learning. Мы рассмотрим, как они реализованы в алгоритме линейной регрессии. Не смотря на его простоту, даже самые сложные нейросети работают по схожему принципу.
В основе своей, ML — это поиск решения проблемы путем оптимизации.Каждый ML алгоритм задает пространство возможных решений для проблемы. Есть решения лучше, есть хуже. Оптимизация — это поиск лучшего решения.
Хорошая новость! Существует техника для механического поиска лучшего решения — Gradient Descent. Все алгоритмы, от линейной регрессии до нейросетей, задают свои собственные пространства возможных решений. Но техника поиска оптимального, в большинстве случаев, остается одна и та же.
В ходе разбора линейной регрессии, мы заострим внимание на принципах, общих для всех алгоритмов машинного обучения. Усвоив их, вы заложете прочный фундамент для дальнейшего изучения ML.
🎫 Регистрация: bit.ly/2FZqsDK
☎️ Контакты:
+380634593594 (Viber, Telegram, WhatsApp)
1 коментар
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів