Лекция №1 Введение в машинное обучение

Первое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС262 шестого потока обучения. Преподаватель: Александр Ивченко Дата: 00:00 Заставка 00:40 Два пути 03:32 Задача курса 04:09 AI, ML, DL 05:57 Области применения 06:59 Связь с наукой 07:18 Обзор курса 13:16 Базовые задачи 14:32 Комбинированные задачи 16:18 План исследования 18:14 Сбор и подготовка данных 27:07 Разведочный анализ 28:07 Baseline 29:15 Метрики 31:24 Проверка гипотез 32:27 Анализ работы модели 33:54 Инструменты 35:51 Связность данных 36:42 Загрузка и визуализация данных 39:24 Работа с данными и моделью. Описание данных 44:29 Описание модели k-NN 46:54 Простейшая метрика 47:45 Разделение train-validation-test 51:47 Параметры и гиперпараметры модели 52:44 Стратификация 57:23 Нормализация 01:00:32 k-NN в прикладных задачах 01:02:49 Кросс-валидация. Алгоритм кросс-валидации 01:08:25 Оценка результата кросс-валидации 01:10:02 Типичные ошибки при кросс-валидации 01:10:16 GridSearch 01:15:35 RandomizedSearch 01:18:43 Метрики 01:19:28 Accuracy 01:20:13 Precision, Recall 01:23:29 F-мера 01:27:00 AUC-ROC 01:35:44 Multilabel Материалы лекции: Открыть в Colab: Открыть в HTML-формате: Сайт: VK: Telegram: #MSU_AI#Фонд_Интеллект