📊 Линейная регрессия в 2026 году | Объяснение ИИ и машинного обучения 🚀

В этом 10-минутном обучающем видео Dhaarini AI-Tech Research Academy объясняет, почему линейная регрессия остается краеугольным камнем машинного обучения в 2026 году. 🌐

🔹 Контекст 2026 года: Хотя глубокое обучение часто создает модели типа «черный ящик», в настоящее время отрасли отдают приоритет скорости, интерпретируемости и легковесным решениям, работающим на процессорах, для обеспечения цифрового суверенитета.

🔹 Основные концепции: Узнайте, как линейная регрессия моделирует взаимосвязь между независимыми переменными (X) и зависимой целевой переменной (Y), находя «линию наилучшего соответствия».

🔹 Математическая схема: Пошаговое объяснение функции стоимости (SSE), метода наименьших квадратов (OLS) и градиентного спуска для больших данных.

🔹 Демонстрация Scikit-learn: Практическая реализация на Python с использованием scikit-learn и pandas, на наборе данных о диабете для прогнозирования показателей прогрессирования заболевания. 🔹 Оценка: Понимание коэффициента детерминации R², среднеквадратичной ошибки (MSE) и важности мониторинга дрейфа данных при переобучении моделей.

🎯 Результат: К концу этого видео студенты, исследователи и специалисты получат практические знания о методах регрессии и их стратегической роли в создании устойчивых решений в области ИИ.

👉 Подпишитесь на Dhaarini AI-Tech Research Academy, чтобы получать больше обучающих материалов, проектов и результатов исследований в области ИИ/машинного обучения на английском языке!

🔑 Ключевые слова и хэштеги для SEO
Учебник по линейной регрессии, Машинное обучение 2026, Образование в области ИИ, Регрессионный анализ, Python ML, Демонстрация Scikit-learn, Проекты по науке о данных, Обучение ИИ на английском языке, Объяснение машинного обучения, Будущее ИИ
#AI #MachineLearning #DataScience #LinearRegression #Python #ScikitLearn #MLProjects #AITraining #DhaariniAcademy #education