Дивергенция Дженсена-Шеннона (JS) для машинного обучения | Связь с дивергенцией Кула-Лейблера | О...

📘 Примечания: https://robosathi.com/docs/maths/probability/cross-entropy-kl-divergence/ 🎥 Курс по НЛП: https://www.youtube.com/playlist?list=PLnpa6KP2ZQxcDlHCeNiKbRhLWKVunQaxn 🎥 Курс по глубокому обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PLnpa6KP2ZQxe749nPGDV2cd6SR6zIZIJl 🎥 Курс по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PLnpa6KP2ZQxeydAqz2lsSMFYinbrJy9mu 🎥 Полный курс по математике: https://www.youtube.com/playlist?list=PLnpa6KP2ZQxen-R6NytSMigAri7piPhFp В этом В этом видео мы увидим, как дивергенция Дженсена-Шеннона (JS) делает сравнение вероятностных распределений более плавным и симметричным — на простом примере кошки 🐱 и собаки 🐶. Цели обучения ✅ Что делает дивергенцию JS симметричной и всегда конечной ✅ Как рассчитать её вручную ✅ Пример классификации кошек 🐱 и собак 🐶 в реальной жизни 🎥 Похожие видео ✅ https://www.youtube.com/watch?v=9n681xIlQU8 ✅ https://www.youtube.com/watch?v=rE4PbltQwxo 🎥 Ссылка на полный курс - ✅ https://www.youtube.com/watch?v=Dsz7WcGcnxc&list=FLQqvaMq6Wu40s3RH5ss3P5A&index=1 🕘 Временные метки 🕔 00:00:00 - 00:02:20 Дивергенция JS 00:02:21 - 00:03:59 Дивергенция JS Формула 00:04:00 - 00:13:04 Объяснение на примере 📘 Часть серии «Математика для ИИ и машинного обучения» от RoboSathi #ai #ml #jsdivergence #probability #statistics #machineLearning #robosathi