- Metody strojového učení
Všechny souhrny
Filtr podle ročníku
Metody strojového učení
NG1Obecný postup strojového učení zahrnuje volbu výpočetního modelu pro řešení dané úlohy, jehož parametry poté učíme ve fázi trénování modelu. Témata v této kapitole podrobněji představují několik modelů, které se ve strojovém učení často využívají:
- lineární modely – určují výstup pomocí lineární funkce
- rozhodovací stromy – určují výstup pomocí řady podmínek
- neuronové sítě – kombinují velké množství jednoduchých funkcí (tzv. neuronů)
- pravděpodobnostní modely – pracují s nejistotou (např. Naivní Bayesův klasifikátor)
Rozhodovačka
Rychlé procvičování výběrem ze dvou možností.
Lineární regrese (lehké) • NFG
Typicky zabere: 5 min.
Lineární regrese (střední) • NFH
Typicky zabere: 5 min.
Lineární regrese (těžké) • NFJ
Typicky zabere: 5 min.
Rozhodovací stromy (lehké) • NFK
Typicky zabere: 7 min.
Rozhodovací stromy (střední) • NFL
Typicky zabere: 6 min.
Rozhodovací stromy (těžké) • NFM
Typicky zabere: 5 min.
Neuronové sítě (lehké) • NGJ
Typicky zabere: 3 min.
Neuronové sítě (střední) • NGK
Typicky zabere: 5 min.
Neuronové sítě (těžké) • NGL
Typicky zabere: 5 min.
Pravděpodobnost ve strojovém učení (střední) • NE4
Typicky zabere: 5 min.
Pravděpodobnost ve strojovém učení (těžké) • NE6
Typicky zabere: 5 min.
Metody strojového učení: mix (lehké) • NGV
Typicky zabere: 6 min.
Metody strojového učení: mix (střední) • NG3
Typicky zabere: 5 min.
Metody strojového učení: mix (těžké) • NG4
Typicky zabere: 5 min.
Přesouvání
Přesouvání kartiček na správné místo. Jednoduché ovládání, zajímavé a neotřelé úlohy.
Lineární regrese (střední) • NFA
Typicky zabere: 5 min.
Lineární regrese (těžké) • NFB
Typicky zabere: 5 min.
Krok po kroku
Doplňování jednotlivých kroků v rozsáhlejším postupu.
Pravděpodobnost ve strojovém učení (těžké) • NE9
Typicky zabere: 5 min.
