SenatorovAI | Школа Data Science Руслана Сенаторова

📊 Классический Machine Learning — база ML Классический ML — это алгоритмы, которые работают с табличными данными, быстро обучаются и легко объясняются. Это фундамент всего Machine Learning. 🧠 Что делает ML Модель подбирает параметры так, чтобы ошибка была минимальной. Пример простой модели: y = kx + b ML не думает — он оптимизирует. 🔑 Основные алгоритмы Линейная регрессия — предсказание чисел (цена, зарплата) Логистическая регрессия — классификация (0 / 1, да / нет) KNN — решение по ближайшим соседям Деревья решений — логика «вопрос → ответ» Naive Bayes — вероятностный метод, часто для текста 📉 Ошибка и обучение Ошибка = разница между реальным и предсказанным значением. Используется функция потерь, которую модель минимизирует с помощью градиентного спуска. 🚀 Почему классический ML важен проще нейросетей быстрее и дешевле часто достаточно для реальных задач отличная база для DL и AI Классический ML — это фундамент, без которого дальше идти сложно 🧱🔥 Ютуб | Школа SenatorovAI | Live