Градиентный спуск

Ғылым және технология

Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ittensive.com

Пікірлер: 10

  • @user-tj2cc2by2o
    @user-tj2cc2by2o4 жыл бұрын

    Прекрасная лекция!

  • @vitalyparhomenko7817
    @vitalyparhomenko78173 жыл бұрын

    Спасибо, понятное объяснение

  • @user-tz5zn8cs3l
    @user-tz5zn8cs3l3 жыл бұрын

    Спасибочки❤

  • @UraGagarin1961
    @UraGagarin19613 жыл бұрын

    Просто супер

  • @user-oo6mv1de9f
    @user-oo6mv1de9f4 жыл бұрын

    Спасибо 👍

  • @user-ee1fq9rw2s
    @user-ee1fq9rw2s3 жыл бұрын

    Здравствуйте, Вы привели пример графика в котором тяжело вычислить направление производной А что если смотреть на график чуть дальше, то есть взять в производной x не стремящийся к 0 а к примеру к какому то числу и тогда мы сможем посмотреть на график в целом и сможем определить направления графика более масштабно Что вы думаете на счёт этого?

  • @ittensive

    @ittensive

    3 жыл бұрын

    Проблема в том, что в машинном обучении обычно нет этого "чуть дальше". В реальных задачах ланшадт функции ошибки неизвестен и сложен, есть только некоторое локальное знание и общие предположения.

  • @user-ee1fq9rw2s

    @user-ee1fq9rw2s

    3 жыл бұрын

    @@ittensive спасибо за ответ

  • @stanferrari4550
    @stanferrari45503 жыл бұрын

    рассмотрите пожалуйста метод обобщенного приведенного градиента в задачах квадратичного программирования.

  • @ittensive

    @ittensive

    3 жыл бұрын

    Большое спасибо за предложение. Квадратичное программирование не относится к машинному обучению и используется на текущий момент в узких областях, но мы посмотрим, что с этим можно сделать

Келесі