Объясните терминологию машинного обучения так, чтобы поняла ваша бабуля

Обновлено: в конкурсе от AI Russia выбрали шесть человек, которые доходчиво объяснили термины машинного обучения.

Объясните терминологию машинного обучения так, чтобы поняла ваша бабуля
21K21K открытий

-Что такое градиентный бустинг, внучок?
-Бабушка, почему у тебя такие вкусные пирожки? Вот тетя Галя использует те же ингредиенты, у неё получается не так вкусно, как у тебя
-Это мой опыт. Я долго подбирала сколько соли нужно класть, яиц и так далее
-Ну хорошо. Для простоты возьмём только один градиент: соль. Вот ты положила 1 чайную ложку на 10 литров воды. Пирожки будут какими?
-Они будут пресными
-И что ты сделаешь?
-Положу больше соли
-Хорошо. Допустим ты положила 10 кг соли на 10 л. Пирожки какими будут?
-Солеными.
-Правильно. Значит, чтобы были очень вкусными пирожки нам нужно положить соль в диапазоне от 1 ложки до 10 кг.
-Ну да, нет смысла класть меньше одно ложки, так как будет пресно, и нет смысла ставить больше 10 кг, так как будет солено
-Да и поэтому твой следующий шаг выбрать какое-либо либо значение в диапазоне от одной ложки до 10 кг. Затем твой диапазон сузиться, и будет сужаться до тех пор, пока твои пирожки не достигнут максимум вкусности. Это и есть градиентный бустинг - сначала ты случайно выбираешь сколько класть соли, оцениваешь результат, выбираешь направление движение, шаг сколько соли класть и постепенно будешь подбираться к идеалу пирожков.
- внучок, но пирожки это не только соль и вода. Это и мясо и яйца, и много чего ещё
- конечно, но от этого метод не будет меняться, он лишь усложниться. Ты для каждого ингредиента будешь подбирать данный параметр, но нужно это делать в купе. Именно поэтому твои пирожки вкуснее чем у Гали: ты шаг за шагом подбиралась к тому, сколько ингредиентов нужно класть

Ответить

Топовое объяснение. Вы минимизировали функцию непонимания у всех, кто читает этот коммент. 

Ответить