TheSlide.ru

Кружок по искусственному интеллекту

Содержание

1. Кружок по искусственному интеллекту
2. Что такое машинное обучение?Машинное обучение –это подобласть
3. Области примененияРаспознавание речиРаспознавание жестовРаспознавание рукописного вводаРаспознавание образовТехническая диагностикаМедицинская диагностикаБиоинформатикаКредитный скорингОбнаружение спамаРекомендательные системы
4. Типы машинного обучения
5. Обучение с учителемКлассификацияРегрессия
6. Регрессия
7. Классификация
8. Обучение с подкреплениемЗадача обучения с подкреплением состоит
9. КластеризацияКластеризация – это метод разведочного анализа данных,
10. Задача классификации на примере ирисов Фишера
11. Этапы машинного обучения
12. Алгоритм машинного обучения на примере персептрона
13. Как оптимизируются веса? Инициализировать веса значениями близкими с 0
14. Алгоритм машинного обучения на примере персептрона
15. Адаптивные линейные нейроныФункция потерь или функция стоимости, которая подлежит оптимизацииSSE ( сумма квадратичных ошибок)Функция активации
16. Градиентный спускГрадиент — характеристика, показывающая направление наискорейшего возрастания
17. Алгоритмы обучения
18. Инструменты Python >= 3.4.3 или Python >= 2.7.10Библиотеки scikit-learn, pandas, numpy,matplotlibAnaconda +Juputer блокноты
19. Спасибо за внимание!
20. Скачать презентанцию

Что такое машинное обучение?Машинное обучение –это подобласть искусственного интеллекта, которая охватывает разработку самообучающихся алгоритмов для приобретения из этих данных знаний с целью выполнения прогнозов.

Главная
Разное
Кружок по искусственному интеллекту

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Кружок по искусственному интеллекту
Семинар 1
Организатор: Зубрихина Мария

Кружок по искусственному интеллектуСеминар 1Организатор: Зубрихина Мария

Слайд 2Что такое машинное обучение?
Машинное обучение –это подобласть искусственного интеллекта, которая

охватывает разработку самообучающихся алгоритмов для приобретения из этих данных знаний

с целью выполнения прогнозов.

Что такое машинное обучение?Машинное обучение –это подобласть искусственного интеллекта, которая охватывает разработку самообучающихся алгоритмов для приобретения из

Слайд 3Области применения
Распознавание речи
Распознавание жестов
Распознавание рукописного ввода
Распознавание образов
Техническая диагностика
Медицинская диагностика
Биоинформатика
Кредитный скоринг
Обнаружение

спама
Рекомендательные системы

Области примененияРаспознавание речиРаспознавание жестовРаспознавание рукописного вводаРаспознавание образовТехническая диагностикаМедицинская диагностикаБиоинформатикаКредитный скорингОбнаружение спамаРекомендательные системы

Слайд 4Типы машинного обучения

Типы машинного обучения

Слайд 5Обучение с учителем
Классификация
Регрессия

Обучение с учителемКлассификацияРегрессия

Слайд 6 Регрессия

Регрессия

Слайд 7Классификация

Классификация

Слайд 8Обучение с подкреплением
Задача обучения с подкреплением состоит в выработке агента,

который улучшает свое качество на основе взаимодействия со средой.

Обучение с подкреплениемЗадача обучения с подкреплением состоит в выработке агента, который улучшает свое качество на основе взаимодействия

Слайд 9Кластеризация
Кластеризация – это метод разведочного анализа данных, который позволяет организовать

груду информации в содержательные подгруппы(кластеры), не имея никаких предварительных сведений

о принадлежности группе.

КластеризацияКластеризация – это метод разведочного анализа данных, который позволяет организовать груду информации в содержательные подгруппы(кластеры), не имея

Слайд 10Задача классификации на примере ирисов Фишера

Задача классификации на примере ирисов Фишера

Слайд 11Этапы машинного обучения

Этапы машинного обучения

Слайд 12Алгоритм машинного обучения на примере персептрона

Алгоритм машинного обучения на примере персептрона

Слайд 13Как оптимизируются веса?

Инициализировать веса значениями близкими с 0

Как оптимизируются веса? Инициализировать веса значениями близкими с 0

Слайд 14Алгоритм машинного обучения на примере персептрона

Алгоритм машинного обучения на примере персептрона

Слайд 15Адаптивные линейные нейроны
Функция потерь или функция стоимости, которая подлежит оптимизации
SSE

( сумма квадратичных ошибок)
Функция активации

Адаптивные линейные нейроныФункция потерь или функция стоимости, которая подлежит оптимизацииSSE ( сумма квадратичных ошибок)Функция активации

Слайд 16Градиентный спуск
Градиент — характеристика, показывающая направление наискорейшего возрастания некоторой величины, значение

которой меняется от одной точки пространства к другой
Пакетный градиентный спуск
Стохастический

градиентный спуск

Градиентный спускГрадиент — характеристика, показывающая направление наискорейшего возрастания некоторой величины, значение которой меняется от одной точки пространства к

Слайд 17Алгоритмы обучения

Алгоритмы обучения

Слайд 18Инструменты
Python >= 3.4.3 или Python >= 2.7.10
Библиотеки scikit-learn, pandas,

numpy,matplotlib
Anaconda +Juputer блокноты

Инструменты Python >= 3.4.3 или Python >= 2.7.10Библиотеки scikit-learn, pandas, numpy,matplotlibAnaconda +Juputer блокноты

Слайд 19Спасибо за внимание!

Спасибо за внимание!

Скачать презентацию

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.

Для правообладателей