Функции потерь и оптимизация: интуитивно понятное объяснение | Как обучаются модели машинного обу...
Автор: CodeCraft Academy
Загружено: 2026-01-03
Просмотров: 92
В этом видео мы разберем функции потерь и оптимизацию с помощью простых, интуитивно понятных объяснений — без сложной математики. Вы узнаете, как модели машинного обучения измеряют свои ошибки с помощью функций потерь и как методы оптимизации, такие как градиентный спуск, помогают моделям учиться и совершенствоваться со временем.
Мы рассмотрим:
Что такое функции потерь и почему они важны
Распространенные функции потерь, такие как MSE, MAE и кросс-энтропия
Как оптимизация работает на практике
Интуитивное понимание градиентного спуска с помощью аналогий из реального мира
Почему скорость обучения играет критическую роль в обучении
Это видео идеально подходит для начинающих в области ИИ, инженеров машинного обучения и разработчиков, которые хотят получить прочную концептуальную основу, прежде чем углубляться в алгоритмы и фреймворки.
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
![[Deep Learning 101] Cross-Entropy Loss Function Demystified](https://image.4k-video.ru/id-video/FODwUM-1PyI)
![Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]](https://image.4k-video.ru/id-video/jYn_1PpRzxI)
