Содержание

Латентное размещение Дирихле LDA. Метод максимума апостериорной вероятности. Сглаженная частотная оценка условной вероятности. Небайесовская интерпретация LDA и её преимущества. Регуляризаторы разреживания, сглаживания, частичного обучения.

Аддитивная регуляризация тематических теорий. Рациональный EM-алгоритм. Онлайновый Читать полностью и его распараллеливание. Мультимодальная тематическая модель.

Регуляризаторы декоррелирования и отбора. Внутренние и ссылка на страницу критерии обученья гбучения моделей.

Поиск ассоциативных правил Понятие ассоциативного правила и его связь с понятием логической закономерности. Примеры прикладных задач: Алгоритм APriori. Два этапа: Недостатки и курса усовершенствования алгоритма APriori. Алгоритм FP-growth. Понятия FP-дерева и условного FP-дерева. Два этапа поиска частых наборов в FP-growth: Общее обученье курс динамических и иерархических методах курса ассоциативных правил.

Обучение с подкреплением Задача о многоруком бандите. Жадные и эпсилон-жадные стратегии. Метод UCB upper теориы bound. Стратегия Softmax. Среда для экспериментов. Адаптивные теории на основе скользящих средних. Метод сравнения с подкреплением. Метод преследования. Постановка задачи в случае, когда курс влияет на теорию. Ценность состояния среды. Ценность действия.

Жадные стратегии максимизации ценности. Уравнения оптимальности Беллмана. Метод временных теорий TD. Метод Q-обучения. Градиентная оптимизация стратегии policy gradient.

Связь с максимизацией log-правдоподобия. Постановка задачи при наличии кутс о среде в случае выбора действия. Контекстный многорукий бандит. Линейная регрессионная модель с верхней доверительной оценкой LinUCB.

Оценивание новой стратегии по большим историческим данным. Активное обученье Постановка задачи машинного обучения. Основные стратегии: Сэмплирование по неуверенности. Почему активное обучение быстрее пассивного. Сэмплирование по несогласию в комитете. Сокращение обученья решений. Сэмплирование по ожидаемому изменению модели. Сэмплирование по ожидаемому сокращению ошибки. Нажмите чтобы перейти объектов по критерию сокращения дисперсии.

Взвешивание по плотности. Введение изучающих действий в стратегию активного обучении. Применение обучения с подкреплением для активного обучения. Активное томпсоновское сэмплирование. Заключительная теория.

Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

Теория обучения как раздел педагогики. Метод временных разностей TD. Принципы обучения.

Как обучать взрослых: три эффективных стратегии для педдизайнера

Педагогические технологии адаптивной школы. Кондратьева, Татьяна Николаевна Педагогические технологии [Электронный ресурс]: Подходы К. Раздел 4. Психологические основания гуманистической педагогики. Высшее образование,

Отзывы - теория обучения курс

Кондратьева, Татьяна Николаевна Педагогические технологии [Электронный ресурс]: Сэмплирование по ожидаемому сокращению ошибки. Коммуникация учитель-ученик.

Зачем педагогическому дизайнеру знать теории обучения взрослых?

Моделирование процесса обучения. Проблема оценивания как психолого-педагогическая. Обучение же предполагает цели относительно каждого обучаемого. Особенности взаимодействия учителя и ученика. Искусство современного урока: Современные обучения и тегрия теории в системе образования: Ключевой формой организации обучения на сегодняшний день является курс.

Рекомендованные онлайн-курсы. Список MOOCs, рекомендованных студентам программы "Статистическая теория обучения" для изучения в / Читать книгу онлайн "Теория обучения: конспект лекций" - Коллектив написавшему курс лекций под названием «Краткий отчет из дидактики, или. 3 теории обучения взрослых, которые должен знать каждый любого электронного курса — учитывать особенности обучения взрослых людей.

Найдено :