00:00 Нахождение градиента и вектора по направлению
• В видео обсуждается задача нахождения градиента и вектора по направлению для функции, которая принимает три параметра.
• Сначала функция представляется в более нормальном виде, затем вычисляется градиент, который показывает наибольший рост функции.
02:47 Нахождение направляющих косинусов
• Далее обсуждаются направляющие косинусы, которые вычисляются по формуле, где используются отношения между углами и косинусами.
• Направляющие косинусы используются для нахождения вектора по направлению.
10:24 Вычисление частных производных
• В заключительной части видео обсуждаются частные производные, которые вычисляются по одной переменной из трех.
• Это делается для того, чтобы найти градиент и вектор по направлению для функции.
12:13 Нахождение частной производной
• В видео объясняется правило линейности, которое гласит, что при дифференцировании сложной функции, производная от одной переменной умножается на производную от другой переменной.
• Пример: нахождение частной производной функции y = x^2 + z^2 по переменной x.
21:06 Нахождение градиента
• В видео объясняется, что градиент - это вектор, который показывает скорость наибольшего роста функции.
• Пример: нахождение градиента функции y = x^2 + z^2 в точке (1, 2, 3).
• В результате получается вектор (2/3, 5/6, 0).
26:33 Производные и градиент
• В видео обсуждается производная по направлению и градиент.
• Для нахождения производной по направлению, необходимо подставить данные в формулу и вычислить компоненты.
• В результате получается, что производная по направлению равна 5/6.
30:19 Градиент и его применение
• Градиент показывает направление наибольшего роста функции и является вектором частных производных.
• Он используется для нахождения антиградиента в машинном обучении.
• В машинном обучении, метод наименьших квадратов является следующим этапом обучения после изучения градиента.
• В рамках математического анализа, метод наименьших квадратов также изучается.
🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV
🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD
💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/sena...
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d
В этом видео мы разберемся с:
Градиентом: Что это такое и как его вычислять?
Вектором по направлению: Как его использовать для определения направления наибольшего изменения функции?
Алгоритмом градиентного спуска: Как эти концепции используются для оптимизации параметров моделей машинного обучения?
Понимание этих тем является ключевым для изучения:
Машинного обучения: Градиентный спуск лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети.
Оптимизации функций: Нахождение градиента позволяет найти минимум или максимум функции, что имеет множество применений в различных областях.
Видео будет полезно:
Начинающим специалистам в машинном обучении: Заложите прочный фундамент знаний, необходимый для работы с алгоритмами машинного обучения.
Студентам технических специальностей: Поймите сложные математические концепции доступным языком.
Всем, кто интересуется искусственным интеллектом и машинным обучением: Расширьте свой кругозор и узнайте новое.
Теги: #машинноеобучение #градиент #векторпонаправлению #алгоритмградиентногоспуска #оптимизация
#математика #datascience #machinelearning
математика с нуля,
математика для дата сайнс,
математика для машинного обучения,
математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика
Информация по комментариям в разработке