машинное обучение

Статья

Снижение размерности: PCA, SVD, t-SNE, UMAP

Почему в высокой размерности ломается геометрия и как её чинить: линейные проекции (PCA, SVD, случайные проекции) для сжатия признаков и нелинейные вложения (t-SNE, UMAP) …

#машинное обучение#снижение размерности#pca

Статья

Решающие деревья

Как устроены решающие деревья: жадное рекурсивное разбиение, критерии Джини и энтропии, обрезка по сложности, работа с категориями и пропусками, ловушки важности …

#машинное обучение#решающие деревья#интерпретируемость

Статья

Переобучение, bias-variance и регуляризация

Почему модель, идеальная на обучении, проваливается в проде: строгое разложение ошибки на смещение и дисперсию, диагностика по кривым обучения, вся линейка …

#машинное обучение#регуляризация#переобучение

Статья

Парадигмы за горизонтом: вероятностное, дифференцируемое и квантовое программирование

Три парадигмы, где единица вычисления перестаёт быть обычным значением: распределение, градиент и амплитуда. Как устроен вывод в вероятностных программах, как работает …

#парадигмы#вероятностное программирование#машинное обучение

Статья

Оценка моделей: метрики, кросс-валидация, калибровка

Как честно измерить качество модели: от матрицы ошибок и ROC-AUC до вложенной кросс-валидации, доверительных интервалов, калибровки вероятностей и разрыва между …

#машинное обучение#метрики#кросс-валидация

Статья

Обучение с подкреплением

Как обучать агента, который принимает последовательность решений и получает только отложенную награду: марковские процессы, уравнения Беллмана, Q-learning и SARSA, …

#машинное обучение#обучение с подкреплением#марковские процессы

Статья

Нейронные сети: карта трека, интуиция и место среди ML

Что такое нейронная сеть с первых принципов, чем она отличается от классического ML, почему работает глубина — и как устроен весь трек: от перцептрона до деплоя и …

#нейросети#глубокое обучение#машинное обучение

Статья

Метод опорных векторов и ядерный трюк

Как из идеи «раздвинь классы как можно шире» вырастает выпуклая задача оптимизации, почему решение зависит только от опорных векторов и как ядерный трюк даёт нелинейность …

#машинное обучение#классификация#оптимизация

Статья