Годами занимаясь Машинным Обучением, начинаешь замечать похожие механизмы в нашей повседневности. Раньше исследователи подсматривали у природы и переносили ее идеи в Анализ Данных, сейчас же я хочу поступить наоборот и поразмышлять, как основные концепции Машинного Обучения встроены в нашу психологию и реальность.

• «Чтобы учиться — нужно верить» или главная мысль Машинного обучения
• Как опыт определяет наше представление о нормальной картине мира и при чем здесь Batch Normalization
• Почему нам так нравится сплетничать: человеческий ответ обучению по отложенному опыту
• Почему нереализованные желания и травмирующий опыт родителей так сильно отражаются на воспитании детей и что нам скажет бустинг на этот счет
• Как усложнив, сделать только проще. Ответ регуляризации
• Секрет сильной команды, подсмотренный у бэггинга
• Не складывайте все яйца в одного человека — откровения DropOut
• и другие поинты известных алгоритмов под новым ракурсом

Страница на SummerMerge 2022

Previous Article

Проблема балансирования тем в тематическом моделировании

Next Article

Обзор современных методов Contrastive learning