Скачать или смотреть 🧭 Компас ИИ | Объяснение функций затрат 🚀

В этом 10-минутном обучающем видео Dhaarini AI-Tech Research Academy объясняет функции затрат и оценку производительности — моральный компас моделей ИИ, который направляет их от простых прогнозов к значимому влиянию на бизнес. 🌐

🔹 Завязка (0:00 – 1:00): Аналогия с «счётчиком» — несоответствие прогноза и реальности = затраты.

🔹 Иерархия ошибок (1:00 – 2:30): Функция потерь (атомарный уровень), функция затрат (глобальное среднее), целевая функция (общая цель).

🔹 Математика регрессии (2:30 – 4:30): MSE (L2-функция потерь), MAE (L1-функция потерь), функция потерь Хубера — визуализация ландшафта потерь.

🔹 🔹 Классификация и теория информации (4:30 – 6:30): Логарифмическая функция потерь (бинарная кросс-энтропия), вывод метода максимального правдоподобия, штраф за «неожиданность».

🔹 Реализация (6:30 – 8:30): Scikit-learn SGDRegressor и SGDClassifier, важность масштабирования признаков для сходимости.

🔹 Влияние на бизнес (8:30 – 10:00): Обучение с учетом стоимости в обнаружении мошенничества. Согласование функций стоимости с KPI, такими как ROI и CLV.

🎯 Результат: К концу этого видео студенты, разработчики и корпоративные команды по работе с данными глубоко поймут функции стоимости, функции потерь и оценку производительности, а также научатся реализовывать их на Python с помощью Scikit-learn.

👉 Подпишитесь на Dhaarini AI-Tech Research Academy, чтобы получать больше уроков, проектов и аналитических материалов по ИИ/машинному обучению на английском языке!

🔑 Ключевые слова и хэштеги для SEO
Учебник по функции стоимости, объяснение функции потерь, оптимизация машинного обучения, оценка производительности, демонстрация Scikit-learn, машинное обучение на Python, обучение ИИ на английском языке, проекты по машинному обучению, концепции науки о данных, влияние ИИ на бизнес
#AI #MachineLearning #DataScience #CostFunction #LossFunction #Python #ScikitLearn #MLProjects #AITraining #DhaariniAcademy #Education