Градиентный спуск

[@trxxnk_0.924]

Отличные материал и подача! Объяснено все четко и по делу, спасибо. Единственное, было бы приятнее вас слушать, если бы звук писался в маломальский микрофон)

[@ЕвгенийТокарев-б6ф]

Прекрасная лекция!

[@ШамильЗиганшин-й3ю]

Здравствуйте, Вы привели пример графика в котором тяжело вычислить направление производной А что если смотреть на график чуть дальше, то есть взять в производной x не стремящийся к 0 а к примеру к какому то числу и тогда мы сможем посмотреть на график в целом и сможем определить направления графика более масштабно Что вы думаете на счёт этого?

[@ittensive]

Проблема в том, что в машинном обучении обычно нет этого "чуть дальше". В реальных задачах ланшадт функции ошибки неизвестен и сложен, есть только некоторое локальное знание и общие предположения.

[@ШамильЗиганшин-й3ю]

@@ittensive спасибо за ответ

[@vitalyparhomenko7817]

Спасибо, понятное объяснение

[@stanferrari4550]

рассмотрите пожалуйста метод обобщенного приведенного градиента в задачах квадратичного программирования.

[@ittensive]

Большое спасибо за предложение. Квадратичное программирование не относится к машинному обучению и используется на текущий момент в узких областях, но мы посмотрим, что с этим можно сделать

[@UraGagarin1961]

Просто супер

[@МашаБорисова-к8з]

Спасибочки❤

[@ВладимирШумаков-м9щ]

Спасибо 👍