#015 ML Основы нейросетей ч.2 Градиентный спуск

Machine Learning Podcast

Продолжаем разговор об основах нейросетей. В этот раз я рассказываю как сеть из простых нейронов может решать сложные задачи. О том, какая математика за всем этим стоит, как строятся сложные многомерные разделяющие поверхности, как обучаются нейросети, что такое градиентный спуск и функция ошибки. Немного затронул темы переобучения и визуализации того, что у нейросетей происходит внутри.

Ссылки выпуска:

Выпуск "Основы нейросетей ч.1", на котором основывается данный - https://anchor.fm/kmsrus/episodes/006-ML----1-ejthqa

YouTube канал 3Blue1Brown - https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw

3Blue1Brown на русском - https://www.youtube.com/channel/UCCbgOIWdmYncvYMbl3LjvBQ

Нейронные сети на Python на канале selfedu - https://www.youtube.com/watch?v=nV7cI5zgOpk&list=PLA0M1Bcd0w8yv0XGiF1wjerjSZVSrYbjh

Отдельно благодарю за помощь в подготовке выпуска Николая Иванова - гостя 5-го выпуска подкаста за факт-чекинг и разъяснение некоторых нюансов

Выпуск с Николаем Ивановым - https://anchor.fm/kmsrus/episodes/005-ML----NLP--GPT-3--Replika-eiibus

Facebook Николая - https://www.facebook.com/nickolas.ivanov

Буду благодарен за обратную связь!

Оставляйте ваши комментарии там, где можно. Например, в Apple Podcasts. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, каких гостей пригласить, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast)

Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Телеграм автора подкаста (https://t.me/kmsint)

Со мной также можно связаться по электронной почте: [e-mail]

Также теперь подкаст можно найти на YouTube (https://www.youtube.com/channel/UCzvfXLNpB2Bbf32dc7a8oDQ?)