Градиентный спуск с нуля на Python

Автор: Dataquest

Загружено: 2023-01-10

Просмотров: 24204

Описание: Мы изучим градиентный спуск — метод обучения нейронных сетей. Затем мы реализуем градиентный спуск с нуля на Python, чтобы вы могли понять, как он работает. Мы реализуем градиентный спуск, обучив модель линейной регрессии для прогнозирования погоды. В будущих видео мы будем развивать эту технологию для создания сложных нейронных сетей!

Полное объяснение и код можно найти здесь: https://github.com/VikParuchuri/nnet_....

Главы
0:00 Введение
01:49 — Интуиция линейной регрессии
07:53 — Измерение потерь
15:28 — Обновление параметров
16:11 — Градиенты и частные производные
23:29 — Скорость обучения
28:35 — Реализация линейной регрессии
36:09 — Обучающий цикл

Это видео — часть нашего нового курса «От нуля до GPT» — руководства по созданию собственной модели GPT с нуля. Пройдя этот курс, вы освоите навыки глубокого обучения с самых азов. Даже если вы новичок, вы можете начать с подготовки, предлагаемой Dataquest.

Если вы мечтаете о построении моделей глубокого обучения, этот курс для вас.

И самое главное, вы можете получить бесплатный доступ к курсу, пока он находится в стадии бета-тестирования!

Зарегистрируйтесь сегодня!
https://bit.ly/4016NfK

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Градиентный спуск с нуля на Python

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Neural Network From Scratch In Python

Neural Network From Scratch In Python

Math And NumPy Fundamentals For Deep Learning

Math And NumPy Fundamentals For Deep Learning

Building for Others: How Stacker Built an AI Recommendation Engine Clients Actually Trust

Building for Others: How Stacker Built an AI Recommendation Engine Clients Actually Trust

Machine Learning And Deep Learning Beginner Intro And Overview [W/Code]

Machine Learning And Deep Learning Beginner Intro And Overview [W/Code]

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Testing 2 Techniques for Global Model Explainability

Testing 2 Techniques for Global Model Explainability

Build a Salary Prediction Model: Cleaning Messy Survey Data with Python (Part 1)

Build a Salary Prediction Model: Cleaning Messy Survey Data with Python (Part 1)

Лекция 1. Градиентный спуск

Лекция 1. Градиентный спуск

Predict Heart Disease with KNN in Python [Machine Learning Tutorial]

Predict Heart Disease with KNN in Python [Machine Learning Tutorial]

Build Your First Machine Learning Project [Full Beginner Walkthrough]

Build Your First Machine Learning Project [Full Beginner Walkthrough]

Classification With Neural Networks

Classification With Neural Networks

ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска

ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска

Ночные пробуждения в 3–4 часа: как найти причину и вернуть глубокий сон.

Ночные пробуждения в 3–4 часа: как найти причину и вернуть глубокий сон.

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Predict Employee Productivity using Decision Trees [Start to finish project walkthrough]

Predict Employee Productivity using Decision Trees [Start to finish project walkthrough]

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Complete Python Pandas Data Science Tutorial! (Reading CSV/Excel files, Sorting, Filtering, Groupby)

Complete Python Pandas Data Science Tutorial! (Reading CSV/Excel files, Sorting, Filtering, Groupby)