Недообучение и переобучение в машинном интеллекте - Константин Воронцов / ПостНаука
Вставка
- Опубліковано 1 вер 2021
- В новом видео ПостНауки математик Константин Воронцов расскажет о машинных алгоритмах, исследовании данных, нейронных сетях и многом другом. Отдельно мы остановимся на обучении машинного интеллекта, а именно недообучении и переобучении и способах решения данной проблемы. Приятного просмотра!
Читать расшифровку лекции здесь: postnauka.ru/video/154955 Заведите личный кабинет на ПостНауке, чтобы сохранять избранные курсы, видеть историю пройденных вами материалов и получать персональные рекомендации - postnauka.ru/link/profile
В машинном обучении существуют две важные проблемы: недообучение и переобучение. Алгоритмы машинного интеллекта обучаются по прецедентам, когда есть некая модель - параметрическое семейство функций. Предполагается, что в семействе функций есть одна или несколько функций, которые описывают зависимость, наблюдаемую в данных. Роль данных или обучающей выборки здесь играют точки. Точки - пары X и Y, где X - объект, Y - ответ. Следовательно, ответ - показатель, который соответствует данному объекту. Изначально нужно научиться предсказывать эти ответы на объектах. Для этого ученые занимаются моделированием и выбирают из параметрического семейства функций модель, которая лучше описывает данные.
Машинное обучение: postnauka.ru/courses/74896
Классическое моделирование: postnauka.ru/video/74185
Константин Воронцов (postnauka.ru/author/vorontsov) - доктор физико-математических наук, профессор РАН, руководитель лаборатории Машинного интеллекта МФТИ, заведующий отделом Интеллектуальных систем ФИЦ ИУ РАН
Поддержать ПостНауку - postnauka.ru/donate/
Больше лекций, интервью и статей о фундаментальной науке и ученых, которые ее создают, смотрите на сайте postnauka.ru/. ПостНаука - все, что вы хотели знать о науке, но не знали, у кого спросить.
Следите за нами в социальных сетях:
VK: postnauka
FB: / postnauka
Twitter: / postnauka
Одноклассники: ok.ru/postnauka
Telegram: t.me/postnauka - Наука та технологія
Очень крутой доклад (монолог), практически на пальцах за 15 минут докладчик описал МИ в целом и углубился в некоторые проблемы при построении моделей, а так же способов их решения.
Особенно порадовал "инсайд" о том, что только те модели хороши, которые истинно (или близко к тому) описывают данные.
Хотелось бы послушать его более детальные мысли на счёт нейросетей и их фишек (типа дропаута).
возьмите да и послушайте. На ютубе его полно
@@nikolaylastochkin6959 это был типа запрос на новую лекцию (для тех, кто на бронепоезде)
Вот бы конкретики побольше, примеров. А то сухую теорию, хоть и неплохо рассказанную, сложно воспринимать.
Это вам на ФКН ВШЭ, ODS AI Ru и другие профильные каналы.
@@metaliumtux Подразумевается, что зритель уже обладает хорошей базой в этом вопросе. Но на деле, таких единицы.
@@nnk1040 , те, кто обладает хорошей базой давно уже всё это испытали на личном опыте. Я хоть и не являюсь экспертом в области, успел погонять нейронки и почувствовать всё это.)) И как по мне, без даже простого опыта с простыми задачами никакие примеры и конкретика не дадут понимания, а видео растянется в несколько раз. В любом случае, конкретика разбирается на профильных каналах, как на базовом, так и экспертном уровне. И основной массе здешней аудитории вряд ли это интересно, а кому интересно, либо уже всё сами нашли либо найдут.
Очень хорошо и понятно объяснил КОНЦЕПЦИЮ, логику, по которой(ым) развивается ИИ.
А конкретика это либо примеры с автопилотом ТЕСЛА например, либо алгоритмы google и т.д., ещё глубже - языки программирования и курс высшей математики 'мат.логика' - это уже "инструменты" решения этой задачи, они могут быть не так интересны и понятны в данной теме ролика.
@@nnk1040 И для них тема ролика это базовые знания…
спасибо. будем смотреть
Вот это я понимаю годный контент!
Желаю вашему каналу 10 млн подписчиков 🙌
Воронцов гений математики в ИИ
Люди до сих пор не знают как устроен мышиный интеллект, а вы тут...
Мышиный? Друг.. Люди до сих пор не могут спрогнозировать реакцию кольцевого(дождевого) червя на одни и те же "события" в совершенно одинаковых условиях, а у него нейронов-то плюс-минус 300... А ты про мышь.
@@prostokot1906 все равно нейросети на квантовых компуктерах захватят мир и уничтожат людей
@@aceedcath Я понял твою шутку..но...самое обидное...что квантовые компьютеры,очень возможно, так и останутся на уровне разработки. Или станут доступны единицам(правительству).
@@aceedcath по мнению Сергея Маркова - разработчика систем искусственного интеллекта и машинного обучения, не превзойдут человека и не захватят и не уничтожат... и это его мнение очень расстроило компашку сциентистов-сколова и компанию...Дело в том, что существуют физические лимиты из за которых машины не могут наращивать свои вычислительные мощности бесконечно . Например лимит Бремермана, который вытекает из того, что вы не можете передавать сигналы быстрее, чем со скоростью света , а элементы машины не сможете сделать меньше , чем планковского масштаба из - за неопределенности Гейзенберга . Есть так же принцип Ландауера , который говорит, что при потере одного бита в ходе вычисления , например при каком то переходе, вынуждены выделить какое то количество тепла и вычислительное устройства-чем быстрее вычисления, тем быстрее оно греется и теряет структурную целостность .Как бы ни были устроены компьютеры будущего, не важно квантовые или какие, они будут ограничены по своим вычислительным мощностям. А человеческой мозг-это довольно эффективное устройство , он кушает всего то 20 ватт энергии, а производит гигантское количество вычислений.Способность машин решать интеллектуальные задачи растет не линейно , поэтому если машина стала в два раза производительней , чем человечески мозг, она не стала в два раза умнее, интеллектуальные задачи машины и ее интеллект , особенно в мультиагентных средах , от наращивания вычислительных мощностей системы, будет расти скорее, как лагорифм от её вычислительной мощности ..Так что. спи спокойно..
@@prostokot1906 ахах убил но правда есть правдой
Константин всегда очень сложно рассказывает.. "модель - это параметрическое семейство функций". Нет чтобы скахать простым языком, что модель это некоторая апроксимация системы например.. Пытался его лекции по машинному обучению слушать - нифига не понятно. Посмотрите для примера как в академии Кхана или на канале statquest все понятно объяняют.
"Понята природа переобучения" -- ха-ха-ха. Практику глубокого обучения многие из этих теоретических конструкций не описывают вообще. Сейчас машинное обучение примерно в таком состоянии, как строительство до появления механики: если дом не разваливается, то и хорошо. Угадать заранее как что повлияет получается только из опыта, а теоретические соображения "как должно было быть" пока не работают.
Дядечка вроде с виду добродушный,а глаза холодные,как у пулеметчика расстрельной команды!Одно слово-трансгуманист -цифровик!
это у них временно..
Дядя, ты вообще из нашего измерения?
А мы все с вами разве не нейросеть, просто у нас коммуникации медленные и не настроенные, у меня например телефон вообще xpeнoвый.
Нет, мы не нейросеть, мы на много порядков сложнее. У нейросети нет мотивации, нет эмоций, нет эволюционных движущих факторов. Нейросеть - это всего лишь усложнённая версия калькулятора, по сути. Плюс в нашей мозговой нейросети каждый день физиологически рождаются, умирают и перестраиваются сотни тысяч связей, сигналы между которыми химически кодируются в обе стороны несколькими десятками видов нейромедиаторов.
А то, о чем он рассказывает - это меньше 1 процента функционала нашего интеллекта.
@@m21211 искуственному интелекту не быть
Почему не мЫшиный интеллект?
несёт всякую примитивную ерунду но столько умных слов и так сложно подано что не каждый поймёт о чём речь я уверен кучу зрителей на половине видео бросили смотреть. всё таки учёные сами собой руководить не могут. нужен кто-то их сдерживающий и направляющий на нужную калею. ато как залезут в дебри и будут между собой логические цепочки составлять до бесконечности а результата ноль. нельзя их на самотёк пускать ой нельзя впустую потратят наши деньги.
М... Э...
Я пер вы й
Конкретики от математика хотите?
"... Ихъ есть у нас.."
Программа НЕавтопилота
Боеинг 737мах8, уронила два подряд самолёта, с экипажем и с пассажирами.
Ещё желаете примеров?
Новости смотрите, внимательнее...
ничего непонятно, но очень "интересно"
Коментеры думают, что они что то поняли
Вы себя переоценили, идите пивка дерните. Суть в том, что это колдовство. И обьяснений этому нет.
вообще нельзя узнать точно хоть что то - потому что мир надо изучать с самого корня - а где етот корень точно никто не знает - так бла бла бла
Самое сложное, это мозг человека, биологические конструкции!
Кто-то должен был их сконструировать!
Ответ ясен - Высший Интеллект, Создатель вселенной!
Совершенно не обязательно. Эволюционная теория тоже неплохо объясняет происхождение жизни и её постепенное усложнение, вплоть до разума. Очень рекомендую популярные лекции Александра Маркова про эволюцию, их легко найти на ПостНауке и в Ютубе. Или «всё как у зверей» Евгении Тимоновой, тоже неплохо ставит голову на место ;)
@@konstantinvorontsov9811
Четыре миллиарда лет назад в ядовитой, радиационной, антибиологической среде сам по себе, совершенно случайно зародился или создал себя сам первый живой организм, который в миллионы раз сложнее космического корабля???
Неужели в такое можно верить!
Получается, что эволюционисты, это глубоко верующие люди!
Потому, что у эволюцонной выдумки нет, да и не будет никогда, ни одного доказательства, только одни сплошные фантазии!
@@Absolutnaja_Istina просто посмотрите лекции А.Маркова по абиоценоз, рнк-мир, цианобактерии, докембрий и т.д. Очень интересно! Про эволюцию разума он тоже хорошо рассказывает. Если хотите повеселее, то Дробышевского или Панчина.
@@konstantinvorontsov9811
Я слушал, эти лекции, 100 % фантазия, не имеющая никакой логики и ни одного доказательства!
В течении семидесяти лет учёные пытаются создать жизнь из неживой материи в лабораториях, безрезультатно!
Абиогенез невозможен принципиально!
Очень простая логика - если простые вещи создаёт человеческий интеллект - пуговицы, зубочистки то то, что в миллиарды раз сложнее не может появляться случайно, само по себе, то тут, то там!
Существование Высшего Интеллекта давно доказано!
@@Absolutnaja_Istina Механизм эволюции (репликация + изменчивость + естественный отбор) способен к неограниченному постепенному усложнению. Это и логично, и легко доказывается в имитационных экспериментах. Когда в запасе миллиарды лет, вполне возможно пройти путь от бульона с нуклеотидами до разумных двуногих типа нас с Вами. На эту тему как раз у Панчина был недавно подсчёт арифметический. Если найду ссылку, скину.
То есть Докладчик,и есть один из этих самых....ПостУчёных,постЛюдей изобретающих алгоритмы.для гугла,шваба.сороса,и гейтса,с целью анализа,контроля,предсказания поведения ,и управления людских масс,превращения в стадо и усекновения....Вот как они выглядят цифровизаторы ....
3 минута 57 секунда. "Надо просто очень хорошо угадать модель". Всё. Проболтался. Что это не ученый а гадальщик на кофейной гуще. Прежде всего надо разделить процесс на случайную и закономерную составляющие. Если случайная составляющая, например, 100% То, тогда и будешь гадать до бесконечности))) А, то "искусственный интеллект". Надо естественный интеллект иметь для начала))