Ошибка как компас
Байтик отправляется в плавание по Морю ошибок! 12 миссий о loss-функциях: как нейросеть понимает, что ошиблась, и как измерить величину ошибки. Первая часть трилогии об обучении.
Первые 3 урока этого курса — бесплатно, без карты. Дальше — подписка от 699 ₽ в месяц на все курсы.
О чём этот курс
Первая часть трилогии об обучении нейросетей. Курс объясняет, как ИИ измеряет свои ошибки. Дети узнают о функциях потерь, MAE и MSE, точности и полноте, cross-entropy, матрице ошибок и выборе правильной метрики. Каждый урок — практический эксперимент с расчётом и визуализацией ошибок.
Чему научитесь
- Понимание функций потерь и метрик
- Расчёт MAE и MSE
- Работа с матрицей ошибок (confusion matrix)
- Выбор подходящей метрики для задачи
- Визуализация и интерпретация ошибок
Для кого
Продвинутый уровень, от 9 лет. Продвинутый курс, часть 1 из трилогии обучения.
Как проходит обучение
Интерактивные задания
Квизы, головоломки, симуляторы и творческие задачи в каждом уроке
Система XP и наград
За правильные ответы начисляются очки опыта и открываются достижения
12 уроков по ~30 минут
Каждый урок — самостоятельная тема с теорией и практикой
Робот-проводник Байтик
Дружелюбный персонаж объясняет сложные темы простым языком
Программа курса
Что такое ошибка?
БесплатноЧто такое ошибка модели: расстояние между ответом сети и правильным ответом.
~30 мин
Ошибка в числах
БесплатноПочему ошибку берут по модулю: минус в разности не значит, что промах меньше.
~30 мин
Простая линейка (MAE)
БесплатноСредняя абсолютная ошибка MAE: как считается и почему измеряется в тех же единицах, что данные.
~30 мин
Квадратная линейка (MSE)
PROСреднеквадратичная ошибка MSE: возведение в квадрат делает крупные промахи заметнее.
~30 мин
Когда угадываем категорию
PROОшибка при классификации: почему для категорий нельзя считать разность как для чисел.
~30 мин
Уверенность и враньё
PROКросс-энтропия: чем опасна высокая уверенность в неверном ответе.
~30 мин
Мягкие и жёсткие ответы
PROOne-hot и вероятности: почему нумерация категорий создаёт ложный порядок.
~30 мин
Сравниваем линейки
PROКакую метрику под какую задачу: регрессия или классификация и как влияют выбросы.
~30 мин
Ошибка на картинках
PROКак измеряют ошибку детекции: метрика IoU — насколько рамка совпала с настоящей.
~30 мин
Ошибка в тексте
PROОшибка в генерации текста: что такое perplexity и почему меньшее «удивление» модели лучше.
~30 мин
Проект — Выбираем компас
PROПроект: подобрать метрику под задачу и объяснить, почему именно эта.
~30 мин
Выпускной — Мастер измерения ошибок
PROИтог курса: ошибка как компас — что она показывает и как выбрать линейку для её измерения.
~30 мин
Похожие курсы
Нейронные сети — мозг ИИ
Байтик заглядывает под капот ИИ! 12 миссий о нейронах, весах, слоях, прямом и обратном распространении, свёрточных, рекуррентных сетях и трансформерах — устройстве мозга ИИ.
ИИ получает тело
Байтик встречает Профессора Гиро! 12 миссий о робототехнике: сенсоры, моторы, планирование движения, беспилотники, дроны, подводные роботы, хирургические роботы и этика.
Спуск в долину
Байтик встречает альпиниста Градиуса! 12 миссий о градиентном спуске: ландшафт ошибки, градиент как указатель, learning rate, локальные минимумы, backpropagation и цепное правило.
Регистрация бесплатная. Первые 3 урока этого курса — без карты, а курс «Знакомство с ИИ» открыт целиком.