ИИ, нейросети, лекция-2: градиентный спуск с сигмоидой по косточкам, нелинейный нейрон

- Архитектура искусственного нейрона класса “Перцептрон“: взвешенная сумма, активация, порог - двоичная классификация (разделение объектов на 2 класса) - Логистическая регрессия - сигмоида - Использование сигмоиды в качестве активации искусственного нейрона - Решение задачи в 1-мерном пространстве - классификация объектов с единственным признаком - Геометрический смысл задачи с 1-мерными объектами: построение сигмоиды-активации на плоскости - Итерпретация значения сигмоиды как вероятности попадания объекта в один из двух классов - Теория вероятностей: случайная величина, “природные“ случайные величины, роль эксперимента в определении вероятности случайного события - Интерпретация задачи назначения класса объекту по признакам в терминах теории верояностей: вероятность попадания объекта в класс как функция от признаков объекта - Задача построения функции вероятности попадания объекта в класс как параметрической функции - Общее (сильное) предположение о том, что класс объекта определяется известными параметрами