2 pamoka. Kaip kompiuteriai mokosi iš duomenų

Sužinokite apie duomenimis grindžiamų modelių vaidmenį DI sistemose ir mašininiame mokymesi.

Mokymosi tikslai

  • Apibrėžkite mašininio mokymosi sąryšį su dirbtiniu intelektu
  • Įvardykite tris bendrus mašininio mokymosi metodus
  • Apibūdinkite, kaip klasifikacijos problemą (uždavinį) galima išspręsti naudojant prižiūrimą mokymąsi

Pagrindinis žodynėlis

Mašininis mokymasis, apmokymo duomenys, prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis, sustiprintas mokymasis, klasifikacija (klasifikavimas), klasė, žymeklis (etiketė)

Pamokos struktūra

  • Ar „išmanusis“ garsiakalbis yra DI taikomoji programa?
  • Išmaniojo garsiakalbio gedimas
  • Kaip modeliai mokosi?
  • Mašininio mokymosi tipai
  • Klasifikacija (klasifikavimas)
  • Gyvūnų klasifikavimas Serengetyje

Pamokos apžvalga

Allow YouTube content?

We use YouTube to show you videos on our website. We ask permission before loading the content, as YouTube may be using cookies to help them track usage and improve their services.

You may wish to read Google's Cookie Policy and Privacy Policy before accepting.

Accept Cookies

Atsisiųsti pamokos mokomąsias priemones

Norėdami atsisiųsti pamokos planą, skaidres ir užduotis, pirmiausiai prisijunkite prie nemokamos „Raspberry Pi Foundation“ paskyros arba ją susikurkite.
Tada užduosime jums keletą klausimų, kad geriau suprastume, kaip naudosite mokomąsias priemones.