Машинное обучение и нейронные сети - страница 45

[MetaQuotes]

GitHub Copilot за 7 минут

GitHub Copilot за 7 минут 👨‍💻🤖🚀

GitHub Copilot — это инструмент автозаполнения на базе искусственного интеллекта, который генерирует предложения на основе контекста написанного кода, тем самым сокращая объем написанного кода и ускоряя разработку. Он также может генерировать код на основе комментариев, сделанных разработчиком, что делает код более понятным даже для новичков в проекте. GitHub Copilot также включает функцию, позволяющую переключать предложения и генерировать дополнительные предложения кода для оптимизации производительности и повышения эффективности кода. В стенограмме обсуждаются различные кисти, доступные в GitHub Copilot, такие как кисть очистки, кисть списка шагов, кисть создания надежной кисти, кисть кода фрагмента и кисть кода документа. Признавая, что инструмент по-прежнему выдает ошибки, спикер предлагает зрителям попробовать двухмесячную бесплатную пробную версию и посмотреть, может ли это быть полезно для их кодирования.

• 00:00:00 В этом разделе обсуждаются преимущества и ограничения GitHub Copilot, а также приводятся реальные примеры того, как его можно использовать. Функция автозаполнения Copilot генерирует предложения на основе контекста написанного кода, тем самым сокращая объем написанного кода и ускоряя процесс разработки. Кроме того, Copilot может генерировать код на основе комментариев разработчика, что делает код более понятным даже для новичков в проекте. Copilot также включает функцию, которая позволяет переключать предложения, и другую, которая генерирует дополнительные предложения кода для оптимизации производительности и повышения эффективности кода. Наконец, представлена инициатива GitHub Copilot Labs, которая предлагает экспериментальные функции, такие как языковой перевод, кисти для конкретных случаев использования и генерация тестов. Эти функции, хотя и являются экспериментальными, могут значительно повысить производительность и эффективность при эффективном использовании.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе в стенограмме обсуждаются различные кисти, доступные в GitHub Copilot. Чистая кисть удаляет неиспользуемые переменные и функции, кисть списка шагов помогает создавать пошаговые инструкции для задач, кисть сделать надежный добавляет обработку ошибок, чтобы сделать ваш код более надежным, кисть кускового кода помогает вам разделить код на более мелкие , более управляемые фрагменты, а кисть кода документа создает комментарии и документацию для вашего кода. Пользовательская кисть особенно полезна, поскольку позволяет создавать пользовательские команды для определенных фрагментов кода непосредственно в редакторе. В целом спикер дает положительную оценку GitHub Copilot, но отмечает, что он по-прежнему выдает некоторые ошибки. Тем не менее, спикер призывает зрителей попробовать двухмесячную бесплатную пробную версию и посмотреть, поможет ли она им в кодировании.

[MetaQuotes]

Объяснение GitHub Copilot X | Большой шаг вперед...

Объяснение GitHub Copilot X | Большой шаг вперед...

В видео на YouTube «Объяснение GitHub Copilot X | Большой шаг вперед…» обсуждается последняя разработка GitHub Copilot, инструмента искусственного интеллекта, который генерирует код для разработчиков. Новая версия GitHub Copilot X включает в себя различные возможности, такие как адаптированная документация, анализ запросов на вытягивание, предложения по автоматическому тестированию и фантомный текст для улучшения автопредложений. Он также поддерживает диалоги в чате для мгновенной помощи, а также завершает запросы на вытягивание и просматривает ответы с помощью искусственного интеллекта. В видео также освещаются функции GitHub Copilot CLI, Voice и Code Brushes, которые позволяют пользователям использовать свой голос для кодирования и изменения кода, чтобы сделать его более читабельным. YouTuber призывает разработчиков использовать ИИ и подписаться на GitHub Copilot, стоимость которого составляет 10 долларов в месяц.

• 00:00:00 В этом разделе Трэвис обсуждает GitHub Copilot и его последнюю разработку, GitHub Copilot X. Он подчеркивает, что в этом году Microsoft доминирует в индустрии ИИ благодаря своим различным инструментам ИИ. Затем он объясняет, как GitHub Copilot работает, генерируя код для разработчиков, и как он был очень успешным в повышении производительности и удовлетворенности разработчиков на основе исследований GitHub. Трэвис также отмечает, что X в GitHub Copilot X означает различные возможности, такие как документы, PR, блоки и CLI. Видение продукта для GitHub Copilot X — это будущее разработки программного обеспечения на основе ИИ, и в нем используется более точная и быстрая модель GPT-4.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе стенограмма суммирует различные функции GitHub Copilot X, в том числе ограничение на количество слов в 25 000 и диалоги с поддержкой чата, которые позволяют разработчикам мгновенно получать помощь через окно чата. Инструмент также предлагает специализированную документацию, где пользователи могут задавать вопросы и получать персонализированные ответы на основе интегрированной документации из GitHub, React.js, MDN и Azure. Еще одна важная функция — запросы на вытягивание, когда инструмент анализирует код и создает PR-описания для разработчиков. Кроме того, он предлагает предложения автотестирования и фантомный текст для улучшения автопредложений. В видео показано, как эти новые функции будут полезны для сообщества разработчиков.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе обсуждается способность GitHub Copilot решать проблемы с ИИ, где он может предлагать автоматически вносить изменения для решения проблемы. Еще одна упомянутая функция — завершение, исправление и проверка запросов на вытягивание с помощью ИИ, которые могут помочь пользователям легче понять изменения в запросе на вытягивание. Также объясняется GitHub Copilot CLI, где пользователи могут обратиться за помощью в том, как выполнять определенные команды в терминале, и он сгенерирует для них команду. Наконец, представлены GitHub Copilot Voice и Code Brushes, которые позволяют пользователям использовать свой голос для кодирования и добавляют набор инструментов, помогающий пользователям в кодировании.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе ютубер обсуждает функцию очистки кода расширения кода GitHub Copilot для Visual Studio, которая может изменять код, чтобы сделать его более читабельным, добавлять типы, исправлять простые ошибки, добавлять операторы отладки и делать код более надежным. . Они также упоминают расширение GitHub Copilot Labs для экспериментальных приложений, включая генерацию тестов, объяснение кода и перевод кода. Еще одна функция — блоки GitHub, интерактивный инструмент для создания богатой документации с диаграммами и графиками. Они призывают разработчиков использовать ИИ и подписаться на GitHub Copilot, который доступен в качестве платной услуги с разумной ежемесячной стоимостью 10 долларов.

[MetaQuotes]

Полное руководство по GitHub Copilot: от новичка до эксперта | Демонстрация кода VS

Полное руководство по GitHub Copilot: от новичка до эксперта | Демонстрация кода VS

Видео содержит подробное руководство по GitHub Copilot и его возможностям. Докладчик показывает, как Copilot может предлагать код для повышения эффективности, демонстрирует его способность решать сложные проблемы кодирования и адаптироваться к личным стилям кодирования, а также демонстрирует его полезность при изучении новых библиотек, таких как SkiaSharp, для 2D-рисования. Подчеркивая преимущества Copilot, докладчик подчеркивает, что он не заменяет критического мышления и понимания кода. В целом, это видео является отличным ресурсом для начинающих и экспертов, желающих понять, как использовать GitHub Copilot.

• 00:00:00 В этом разделе видео ведущий кратко знакомит с GitHub Copilot как помощником по кодированию, который может помочь программистам писать код более эффективно и избегать типичных ошибок. Он упоминает 60-дневный бесплатный пробный период, который пользователи могут использовать для тестирования инструмента, прежде чем решить, использовать ли его профессионально. В видео будут представлены три демонстрации возрастающей сложности, иллюстрирующие возможности инструмента. Докладчик демонстрирует инструмент, показывая, как, когда он пишет функцию для проверки того, является ли число простым, Copilot дает полезные предложения по оптимизации производительности, о которых он, возможно, не думал. Предложения второго пилота не всегда идеальны, поэтому иногда комментарии могут помочь скорректировать предложения. Затем ведущий показывает, как Copilot может решать более сложные задачи программирования, такие как чтение содержимого файла с диска и вычисление средней длины строки внутри файла.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео ведущий демонстрирует, как использовать GitHub Copilot для реализации функции, вычисляющей среднюю длину строки в заданном файле. Они показывают, как инструмент может предложить несколько способов реализации функции и как его можно использовать для изучения новой библиотеки, такой как SkiaSharp, для 2D-рисования. Они подчеркивают, что, хотя Copilot может быть полезен при предложении кода, он не заменяет тщательного продумывания реализации и понимания того, что делает код. Ведущий также отмечает, что Copilot может подстраиваться под стиль кодирования пользователя.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер демонстрирует, как GitHub Copilot может распознавать и адаптироваться к личному стилю программиста и потенциально предотвращать ошибки кодирования. Спикер также хвалит способность Copilot генерировать код с минимальными усилиями и исследованиями, например, генерировать цвета или формы заливки и даже понимать «алгоритм художника». Кроме того, спикер демонстрирует конечный продукт с помощью цветов и перекрывающихся кругов, а Copilot легко адаптируется к каждой итерации цикла.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер подчеркивает, что лучшая часть демонстрации заключается в том, что она не требует каких-либо предварительных знаний о библиотеке SkiaSharp, демонстрируя простоту использования Copilot при написании кода. Они также упоминают, что используют Copilot каждый день и находят его особенно полезным, когда позволяют ИИ угадывать, что они делают, хотя иногда они также используют комментарии. Спикер призывает зрителей поставить лайк видео, подписаться на их канал и посмотреть другие их видео и курсы.

[MetaQuotes]

Работа с GitHub CoPilot

Работа с GitHub CoPilot

В видео обсуждается разработка и функциональность GitHub CoPilot, который основан на ИИ и обучен на публичных репозиториях. Инструмент предоставляет предложения и функции для повышения производительности труда разработчиков и доступен как для частных лиц, так и для компаний. CoPilot может предлагать код в зависимости от контекста проекта и позволяет пользователям отключать IDS или отказаться от телеметрии. В видео обсуждаются возможные варианты использования CoPilot, включая создание пользовательских интерфейсов, тестирование и исправление ошибок. Выступающие подчеркивают важность соблюдения методов безопасного кодирования и обеспечения качества кода. Кроме того, они обсуждают технические ограничения CoPilot и будущие функции, такие как чат в вашей среде IDE и полный обзор с помощью ИИ. В видео также упоминается использование CoPilot в качестве помощника или программиста в парах и рекомендуется использовать CoPilot в течение 60 дней для настройки и улучшения стиля кодирования.

В этом видео спикер делится своим опытом использования GitHub CoPilot для написания кода и ответов на распространенные вопросы об этом инструменте. Они объясняют, что инструмент учится на том, что пользователь в данный момент кодирует, и дает полезные подсказки и подталкивает в правильном направлении. Докладчик также приводит примеры использования CoPilot с когнитивными службами Azure и для низкоуровневого программирования на C++. Они отмечают, что инструмент обновляется более актуальными обучающими данными и небольшими приращениями обновлений для соответствия новым версиям фреймворков. Докладчик хвалит CoPilot за его полезность, помогающую разработчикам изучать новые технологии и экспериментировать с API для извлечения полезных данных.

• 00:00:00 В этом разделе Таня, инженер по решениям в GitHub, рассказывает об истории и развитии GitHub CoPilot. Она обсуждает развитие ИИ от распознавания изображений до обработки естественного языка, кульминацией которого стала разработка CoPilot. Таня объясняет, что основная цель CoPilot состояла в том, чтобы предоставить разработчикам новейшие технологии и улучшить опыт разработчиков в процессе создания идей. Она благодарит за создание инструмента сотрудничество между Open AI и GitHub через Microsoft. Таня считает, что с недавним запуском CoPilot он станет всемирно признанным брендом под эгидой Microsoft.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает функциональность GitHub Copilot и то, как ее могут использовать частные лица и компании. Его можно использовать с любым исходным контроллером, и он основан на локальном ИИ, обученном во всех общедоступных репозиториях GitHub. Инструмент поддерживает все языки, в том числе менее популярные, и предлагает успешные предложения в зависимости от контекста проекта и того, что находится вокруг курсора. Он предлагает больше, чем просто заполнение одной строки, и может предлагать полные функции. Физические лица могут использовать Copilot бесплатно с учетной записью GitHub и кредитной картой, в то время как предприятия имеют дополнительные функции и возможность управлять доступом к нему с помощью политик и конфигураций. Поддержка конфиденциальности и прокси-сервера VPN также доступна для предприятий.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает особенности работы с GitHub CoPilot, такие как возможность выключения или включения IDS или использование второго пилота и отказ от телеметрии. Спикер также подчеркивает, что хотя CoPilots генерирует новые предложения, полученный код построен на модели, и иногда может случиться так, что предлагаемый блок идентичен какому-то общедоступному коду. Однако пользователи могут настроить фильтрацию предложений и блокировку идентичных предложений общедоступного кода. Спикер также рассказывает о пространственной структуре, которая говорит о производительности разработчиков, и они опросили около 2000 человек, которые сказали, что они быстрее справляются с повторяющимися задачами, используя CoPilot. Они также обсудили показатели эффективности и потока производительности, удовлетворенности и благополучия разработчиков. Наконец, они демонстрируют, как использовать CoPilot в совершенно новом приложении.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе пользователь демонстрирует использование GitHub CoPilot для написания кода для быстрого веб-сайта с использованием платформы Express. Инструмент может делать предложения на основе команд, данных пользователем, и способен понимать контекст приложения. Пользователь также может генерировать код построчно или с помощью функций, а CoPilot предложит способы использования функции. Кроме того, пользователь показывает, как CoPilot может понимать контекст различных приложений и предлагать данные на основе названия проекта. В целом, CoPilot упрощает и ускоряет процесс написания кода разработчиками, а также позволяет изучать их шаблоны кодирования.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает свой опыт использования GitHub Copilot для быстрой генерации кода в личном проекте. Они демонстрируют, как Copilot может понимать их код и генерировать предложения, основанные на контексте их проекта. Они показывают, как Copilot генерирует блоки данных для печати на основе своего набора данных и даже угадывает коды, соответствующие их следующему шагу. Спикер отмечает, что Copilot способен повысить продуктивность разработчика, взаимодействуя с инструментами и разработчиком в контексте проекта.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер приводит примеры того, как GitHub CoPilot может повысить производительность в различных вариантах использования. Одним из примеров является создание пользовательских интерфейсов, поскольку CoPilot предлагает встроенные предложения и автоматизирует повторяющиеся задачи. Другой вариант использования — тестирование и генерация данных или схемы, поскольку CoPilot может быстро генерировать большие объемы кода и улучшать покрытие кода. Кроме того, спикер показывает, как можно использовать CoPilot для исправления ошибок и улучшения качества кода с помощью контекстно-зависимых предложений. Хотя CoPilot все еще является экспериментальным плагином, он может значительно повысить производительность и эффективность разработки программного обеспечения.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео спикеры обсуждают важность соблюдения безопасных методов кодирования при использовании GitHub CoPilot, подчеркивая, что CoPilot предназначен для помощи в кодировании, а не для замены разработчика. Они отмечают, что если разработчик пишет небезопасный код, CoPilot может непреднамеренно сгенерировать еще более небезопасный код. Чтобы избежать этой проблемы, в CoPilot добавлены фильтры для предотвращения предложений SQL-инъекций без надлежащего контекста. Кроме того, разработчики несут ответственность за проверку и тестирование своего кода на наличие уязвимостей в системе безопасности. Они также касаются того, как CoPilot адаптируется к различным версиям библиотек и платформам, обновляя наборы данных для обучения, но отмечают, что он не всегда может предлагать изменения на основе новых методов, если доступных данных недостаточно.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе видео обсуждается безопасность и надежность предложений GitHub CoPilot, а также способы обеспечения качества кода. ИИ GitHub CoPilot генерирует код на основе информации из базы данных GitHub, не копируя код откуда-либо еще. Разработчики несут ответственность за тестирование и обеспечение безопасности кода, созданного CoPilot. Кроме того, в видео объясняется, как поддерживается контроль качества посредством голосования и ранжирования на таких ресурсах, как Stack Overflow. Наконец, в видео рассматриваются опасения по поводу способности CoPilot поддерживать контекст для длительных разговоров, который в настоящее время ограничен примерно двумя-четырьмя тысячами токенов.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе видео спикеры обсуждают технические ограничения GitHub CoPilot и то, как он повторно отправляет данные для каждого отдельного запроса. Они также говорят о развивающейся функции контекста, которая помогает отслеживать, где пользователь печатает. Они отвечают на вопрос пользователя о том, можно ли использовать CoPilot для массовых изменений кода и выявления существующих проблем. Они упоминают несколько новых функций, в том числе чат в вашей среде IDE и полный обзор с помощью ИИ. Они также обсуждают недавно анонсированный GitHub Copilot for Teams.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер упоминает, что на GitHub Copilot доступно множество функций для тестирования и обработки ошибок. Технический предварительный просмотр, начавшийся в ноябре 2021 года, насчитывал один миллион пользователей. Спикер также говорит, что использование сгенерированного кода Copilot может быть инструментом обучения, потому что разработчики могут проверить, правильно ли они используют код и фреймворки и правильно ли они пишут код. Спикер рекомендует попробовать Copilot в течение 60 дней и скорректировать стиль кодирования в соответствии с предоставленными предложениями. Кроме того, выступающий рекомендует выполнить поиск в Google рабочего процесса Stack Overflow, чтобы попытаться понять, что делает код, и добавить базовую информацию журнала и отладки для целей устранения неполадок.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе докладчики обсуждают, как GitHub CoPilot можно использовать для помощи в обзорах PR, предоставляя контекст из задействованной бизнес-логики. Они приводят пример создания новой таблицы и вставки данных с помощью SQL, а также показывают, как CoPilot может использовать бизнес-контекст для создания предложений для проверки кода. Они также затрагивают важность синтаксиса и стиля при сравнении кода с остальной кодовой базой. Выступающие отмечают, что, хотя CoPilot не всегда может знать схему базы данных, во многих случаях он может быть полезен.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер обсуждает, как можно использовать GitHub CoPilot в качестве помощника или программиста в паре при разработке кода. Он может оказать помощь, предложив следующий блок кода, который необходимо написать в зависимости от контекста проекта. Хотя он может быть не в состоянии полностью понять бизнес-логику и требования, лежащие в основе проекта, он все же может предоставить полезные предложения. Спикер также упоминает другие инструменты и расширения, с которыми пользователи могут экспериментировать, тестировать новые функции и оставлять отзывы.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе спикер спрашивает, насколько масштабируема модель переобучения GitHub Copilot. Они объясняют, что процесс переобучения модели не является гладким и что у них нет фиксированного ритма для этого. Модель обновляется более актуальными обучающими данными, а также небольшими приращениями обновлений для соответствия новым версиям платформ. Спикер рассказывает о другом примере использования, связанном с очень быстрым созданием новой функции с помощью Copilot для генерации предложений по коду. Они создали простую функцию для сохранения изображения в виде снимка экрана за несколько минут, которую они проверили в качестве отправной точки для создания новой функции.
  
  
• 01:05:00 В этом разделе спикер делится своим опытом использования GitHub Copilot с когнитивными службами Azure, в частности инструментом распознавания форм, для извлечения текста из изображения. Они смогли использовать Copilot для написания кода для API и тестирования его функциональности. Докладчик также поделился примером использования Copilot для упрощения низкоуровневого программирования на C++. Хотя второй пилот не решил их проблему напрямую, он предоставил полезные подсказки и подтолкнул в правильном направлении. В целом докладчик хвалит Copilot за его полезность, помогающую разработчикам изучать новые технологии и экспериментировать с API для извлечения полезных данных.
  
  
• 01:10:00 В этом разделе спикер отвечает на некоторые распространенные вопросы об использовании GitHub CoPilot. Они объясняют, что инструмент учится на том, что пользователь в данный момент кодирует, и имеет контекст только в текущей рабочей области или проекте. Даже если пользователь переключает проекты, у CoPilot не будет контекста для нового проекта, пока он не начнет кодировать в нем. Спикер также отмечает, что отказ от телеметрии только предотвратит отправку данных предложений на сервер для дальнейшего использования, но не повлияет на локальный контекст. Для корпоративных пользователей CoPilot доступен через команду/группу в GitHub, а доступом к сервису можно управлять на верхнем уровне с помощью различных политик блокировки или выгрузки функций. Наконец, спикер предлагает время для дальнейшего обсуждения и благодарит участников за то, что они присоединились.

[MetaQuotes]

GitHub Copilot — первый взгляд

GitHub Copilot — первый взгляд

GitHub Copilot — это расширение для Chrome, которое помогает разработчикам управлять своими списками дел, синхронизировать изменения в облаке и предоставлять живую обратную связь о прогрессе. Видео знакомит с GitHub Copilot, новой функцией GitHub, которая автоматизирует стандартные задачи для разработчиков. Эта функция основана на React, популярном языке программирования. В видео показано, как создать строку в таблице содержания, создать индексную строку и отправить индексный HTML-код для общего доступа. В видео также показано, как изменить содержимое оглавления и как создать компонент реагирования для обработки состояния.

• 00:00:00 GitHub Copilot — это система искусственного интеллекта на основе кодекса, которая помогает разработчикам, предлагая решения для фрагментов кода. Он доступен в виде бесплатной пробной версии и может использоваться для создания функций и данных.
  
  
• 00:05:00 В этом видео представлен и продемонстрирован GitHub Copilot. Программа позволяет пользователям создавать массивы, объекты и функции, а также сортировать и фильтровать данные. Затем в видео показано, как использовать сторонний API с GitHub Copilot.
  
  
• 00:10:00 GitHub Copilot — это расширение для Chrome, которое помогает разработчикам управлять своими списками дел, синхронизировать изменения в облаке и предоставлять живую обратную связь о прогрессе.
  
  
• 00:15:00 Видео представляет GitHub Copilot, новую функцию в GitHub, которая автоматизирует стандартные задачи для разработчиков. Эта функция основана на React, популярном языке программирования. В видео показано, как создать строку в таблице содержания, создать индексную строку и отправить индексный HTML-код для общего доступа. В видео также показано, как изменить содержимое оглавления и как создать компонент реагирования для обработки состояния.

[MetaQuotes]

GitHub Copilot X протестирован в РЕАЛЬНЫХ сценариях

GitHub Copilot X протестирован в РЕАЛЬНЫХ сценариях

В видео на YouTube обсуждается потенциал Copilot X, инструмента, который может коренным образом изменить способ написания программного обеспечения, помогая разработчикам создавать приложения с нуля, понимать существующий код и рефакторинг кода. Видео демонстрирует, как Copilot Chat может помочь в навигации и понимании кода, а также объясняет синтаксис и грамматику языков программирования. Однако подсказки инструмента не всегда достаточно точны, и для полного понимания некоторых кодовых баз требуется больше контекста. Несмотря на это, инструмент обещает помочь с рефакторингом и изменением существующего кода. В целом докладчик впечатлен точностью и полезностью Copilot для навигации и понимания кода и считает, что он изменит способ написания программного обеспечения.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает Copilot X, новую версию Copilot, которая привлекла большое внимание благодаря своей способности коренным образом изменить способ написания программного обеспечения. Они объясняют, что продемонстрируют возможности Copilot X, проверив его способность помочь в создании приложения с нуля, понимании существующего кода и рефакторинге кода. Спикер пытается создать расширение GitHub CLI с помощью Go, полагаясь на Copilot Chat, который поможет им в этом процессе. Copilot Chat предоставляет полезные подсказки и предложения, помогая докладчику использовать уже существующие пакеты для создания расширения, а не начинать с нуля. Спикер впечатлен возможностями Copilot X и отмечает, что он может изменить парадигму в отрасли.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе разработчик программного обеспечения использует инструмент под названием Copilot, чтобы попытаться создать пакет Go. Однако инструмент предлагает устанавливать пакеты от неизвестных авторов, которые могут быть вектором атаки, если их используют злоумышленники. Разработчик пытается использовать чат Copilot, чтобы прояснить, что происходит, но подсказки недостаточно точны. Это явное свидетельство того, что такие инструменты не готовы полностью заменить разработчиков, но могут помочь начать что-то создавать. Разработчик понимает, что есть лучшие способы использования GitHub API с интерфейсами командной строки, которые имеют опубликованные пакеты, которые обрабатывают разбивку на страницы, ограничения скорости API и табулирование.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео на YouTube обсуждает эксперимент по использованию Copilot X для понимания существующей кодовой базы, о которой у них нет предварительных знаний. Они используют репозиторий алгоритмов Twitter с открытым исходным кодом, чтобы узнать, может ли Copilot помочь им разобраться в кодовой базе. Хотя YouTuber не уверен, что Copilot может анализировать структуру папок, они просят его описать, что делает код. Второй пилот отвечает, определяя объект под названием «Конфигурация оповещения домашнего микса» с некоторыми вложенными объектами и методом, но YouTuber отмечает, что им нужно больше контекста. Затем они задают Copilot более конкретные вопросы о классе и методе и узнают что-то новое о языке Scala. Однако они пришли к выводу, что Copilot нуждается в большем контексте, и иногда полезнее просто прочитать код.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе стенограмма обсуждает потенциал Copilot Chat, который может объяснить синтаксис и грамматику языков программирования и предложить ценные отзывы о пользовательских элементах в базе кода. Стенограмма подчеркивает полезность Copilot Chat для начинающих программистов или тех, кто не знаком с определенным языком, поскольку он может различать языковые функции и пользовательские элементы, предлагая более четкое понимание кода. Видео также демонстрирует, как Copilot Chat может помочь в понимании файла Readme проекта, резюмируя ключевые концепции и определяя соответствующие разделы кода, что делает его мощным инструментом навигации.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео спикер обсуждает использование Copilot для навигации и рефакторинга существующей кодовой базы. Они демонстрируют, как Copilot может помочь в понимании существующей кодовой базы, объясняя код простым языком. Они также упоминают потенциал Copilot для помощи в рефакторинге кода, но предупреждают, что для эффективного использования этого инструмента нужно научиться. Затем они используют Copilot для рефакторинга небольшой утилиты, написанной на node.js, которая выполняет поиск в репозитории GitHub в терминале. В целом докладчик впечатлен точностью и полезностью Copilot в навигации и понимании кода.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе видео спикер демонстрирует, как провести рефакторинг существующего кода, чтобы отказаться от использования Axios и вместо этого использовать Fetch. Он также представляет async/await и Node Fetch, объясняя, что Fetch изначально доступен для современных веб-браузеров, но не для Node.js. Далее он объясняет, что обновление среды выполнения Node вместе с некоторыми корректировками вызовов функций позволит коду работать без проблем. Спикер выражает восторг по поводу GitHub Copilot и считает, что он изменит то, как мы пишем программное обеспечение.
  
  

[MetaQuotes]

GitHub Copilot для R — первые впечатления

GitHub Copilot для R — первые впечатления

Видео демонстрирует опыт пользователя, изучающего и использующего GitHub Copilot, парного программиста на основе искусственного интеллекта, предназначенного для предложения кода и написания функций в режиме реального времени. Пользователь пытается включить Copilot для программирования R в Visual Studio Code и изучает возможность его использования для экономии времени на задачах пользовательского интерфейса. Они также обсуждают свой опыт устранения неполадок с Copilot и потенциальную доступность и стоимость использования Copilot в RStudio. В целом, пользователь выражает осторожный оптимизм в отношении потенциала Copilot для помощи в решении задач программирования на R и предлагает зрителям поделиться своим опытом и рекомендациями.

• 00:00:00 В этом разделе ютубер пробует новый формат создания видео, в котором он узнает что-то новое во время записи, вместо того, чтобы тщательно писать сценарии и заранее все планировать. В частности, он хочет узнать о GitHub Copilot, парном программисте ИИ, который использует открытую модель кодекса ИИ, чтобы предлагать код и писать для вас целые функции в режиме реального времени. Он подписывается на 60-дневную бесплатную пробную версию и указывает свои предпочтения, например, разрешает предложения, соответствующие общедоступному коду, и позволяет использовать фрагменты кода, чтобы помочь улучшить модель GitHub Copilot. К сожалению, GitHub Copilot не совместим с RStudio, поэтому ютубер решает использовать вместо него Visual Studio Code. В видео показано, как пользователь может зарегистрироваться в GitHub Copilot и как настроить его в VS Code.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает свой опыт использования GitHub Copilot для программирования R в VS Code. Они проходят через процесс добавления необходимых расширений и включения Copilot для R. Столкнувшись с некоторыми первоначальными трудностями с получением предложений для заполнения, они пытаются создать предложения по коду на основе комментариев и успешно получают предложение от Copilot. В целом выступающий выглядит с осторожным оптимизмом в отношении потенциала Copilot для помощи в решении задач программирования R в будущем.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе пользователь проверяет возможности GitHub Copilot по созданию R-скрипта. Они обнаруживают, что он лучше всего подходит для утомительных задач, таких как создание пользовательского интерфейса приложения Shiny. Пользователь особенно впечатлен способностью Copilot быстро создавать компоненты пользовательского интерфейса и серверной логики простого приложения Shiny. Хотя они не совсем уверены, сможет ли код VS запустить приложение Shiny, они смогут запустить все приложение целиком. Они также изучают возможность использования Copilot, чтобы сэкономить время на задачах пользовательского интерфейса, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных аспектах своей работы.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер описывает свой опыт устранения неполадок при использовании GitHub Copilot для R. Сначала они сталкиваются с проблемами при запуске своего кода и подозревают, что им нужен инструмент R для Visual Studio. Однако в конце концов они понимают, что им нужно использовать функцию «запустить приложение». Спикер впечатлен функциональностью GitHub Copilot и ценит его способность предлагать код непосредственно в своей IDE. Они выражают заинтересованность в интеграции его в RStudio, но обсуждение проблемы GitHub предполагает, что ведутся философские дебаты о том, должна ли происходить эта интеграция. Спикер также натыкается на видео, в котором скрипты преобразуются в функции, что, по его мнению, похоже на концепцию Copilot.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает доступность и потенциальную стоимость GitHub Copilot для R в RStudio. Они отмечают, что, хотя Copilot в настоящее время недоступен в RStudio, для добавления функций чата GPT можно использовать альтернативу под названием GPT Studio. Спикер также отмечает, что Copilot доступен по цене 100 долларов в год, в то время как GPT Studio использует модель оплаты по мере использования, основанную на токенах. Спикер признает, что выбор между этими вариантами может зависеть от личных предпочтений и предполагаемого использования, и предлагает зрителям поделиться своим опытом и рекомендациями.

[MetaQuotes]

Дэвид Смит - второй пилот R

Дэвид Смит - второй пилот R

Дэвид Смит обсуждает использование copilot для R, службы, предоставляемой GitHub, которая использует генеративный ИИ, чтобы предложить следующие шаги в кодировании, глядя на контекст разрабатываемого кода. Он представляет демо второго пилота и подробно рассказывает о том, как он работает, обсуждая его ограничения, а также демонстрируя преимущества использования прогнозирующих моделей ИИ для создания сложного кода и даже изображений из текстовых подсказок. Он также затрагивает другие темы, например, как эти модели обучаются, как они генерируют текст, изображения и код, и как они не являются интеллектуальными, но могут использоваться для извлечения информации и создания нового контента. Кроме того, он обсуждает вопросы лицензирования и использования Co-Pilot в коммерческих целях.

Он также обсуждает ограничения Copilot для R, в том числе отсутствие активной оценки R и информации о среде R. Он объясняет, как он изменяет контекст, и подсказывает, если получает неверные предложения, и решает вопросы конфиденциальности, связанные с использованием Copilot для проприетарного кода. Смит также предоставляет инструкции о том, как настроить код VS для использования Copilot, и обсуждает будущие функции, включая лабораторные работы GitHub и версию для подсказок оболочки. Доклад затрагивает историю R и инновации, сделанные его пользователями. Ответы второго пилота не являются творческими и представляют собой объединение того, на чем он обучался, в зависимости от данной подсказки, поэтому необходимо тщательное рассмотрение, чтобы обеспечить создание полезного кода.

• 00:00:00 В этом разделе спикер приветствует всех на виртуальном собрании открытых статистических программ в Нью-Йорке в феврале 2023 года и упоминает, что они перейдут на гибридный формат, как только смогут найти спикеров и места для их размещения. Докладчик призывает участников публиковать объявления о вакансиях на канале NY hack R slack и рассказывает о своих собственных вакансиях для специалистов по данным, работающих неполный и полный рабочий день, инженеров данных и продавцов. Они также обсуждают пиццу, которую едят, и призывают участников рассказать, откуда они берут еду. Затем спикер объявляет о некоторых предстоящих конференциях и предлагает участникам код скидки, а также возможность получить бесплатные билеты в конце мероприятия.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает предстоящие конференции, в том числе Data Council, D4con в Тампе, Mir, Arc и ODSC, и отмечает, что они стараются предоставлять коды скидок на эти мероприятия своим подписчикам электронной почты. Они также просят помочь найти место в Нью-Йорке для проведения встречи и найти спикера для майской встречи. Докладчик призывает посетителей присоединиться к их каналу NY Hack R Slack, чтобы задавать вопросы о R, Python, Julia, SQL и других темах, и отмечает, что на веб-сайте NY Hacker есть доклады и ресурсы, доступные для обучения за 13 лет.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер представляет себя и рассказывает об использовании второго пилота для R. Он объясняет, что второй пилот — это сервис, предоставляемый GitHub, который использует генеративный ИИ, чтобы предложить следующие шаги в кодировании, глядя на контекст разрабатываемый код. Спикер также представляет демонстрацию второго пилота и подробно рассказывает о том, как он работает. Он упоминает, что copilot лучше всего использовать в среде редактора, и предоставляет пользователям ссылку, чтобы начать работу с copilot в коде Visual Studio.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе Дэвид Смит в реальном времени кодирует анализ набора данных о тыквах с помощью второго пилота Github. Он читает набор данных и использует стих Tidy для подготовки данных. Второй пилот помогает ему предложить пакет janitor для очистки имен столбцов. Затем Дэвид использует функцию sample_n для отображения случайных строк из набора данных. Он создает таблицу, чтобы показать среднюю максимальную цену по цвету упаковки, а затем моделирует дисперсионный анализ, используя функцию aov. Однако Дэвид отмечает, что второй пилот может быть недетерминированным, поскольку иногда он передает решение в Knitter для создания хорошо отформатированной таблицы, а иногда нет.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе Дэвид Смит объясняет, как работает второй пилот с использованием генеративных моделей ИИ, таких как GPT-3 и Codex. Эти модели генерируют предложения кода из подсказок, которые являются предыдущими строками кода в скрипте. Copilot использует генеративную модель ИИ таким же образом, чтобы предлагать идиомы кода и функции для статистического анализа в R. Эти модели построены с использованием огромного количества обучающих данных, и, например, GPT-3 имеет несколько миллиардов параметров и был обучен на буквальных зеттабайт данных. Эти модели являются мощными инструментами, которые могут генерировать сложный код и даже изображения из текстовых подсказок.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе Дэвид Смит обсуждает, как генеративные модели ИИ, такие как нейронные сети OpenAI, могут генерировать тексты, изображения и код. Эти модели обучаются на различных типах данных, таких как медицинская литература, что позволяет им генерировать человекоподобный контент. Хотя они могут извлекать информацию и создавать новый контент, важно отметить, что они не умны и ничему не учатся. Кроме того, эти модели ненадежны, поскольку они могут галлюцинировать факты и давать разные ответы на одну и ту же подсказку. Эти модели делают прогнозы только на основе своих обучающих данных и, по сути, представляют собой черные ящики, которые не содержат всей информации из своего обучающего набора.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе Дэвид Смит обсуждает генеративный ИИ и его ограничения, подчеркивая, что он не понимает язык, математику, факты, манеры, эмоции или этику. Однако он отмечает, что для смягчения некоторых из этих недостатков можно использовать оперативное проектирование. Он также упоминает, что Microsoft заключила партнерское соглашение с OpenAI, чтобы сделать его модели, такие как GPT-3, доступными в службе Azure. Co-pilot, который использует модель OpenAI Codex и предлагает варианты кода в Visual Studio, является примером такого сотрудничества.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе Дэвид Смит демонстрирует использование генеративного ИИ в действии и как взаимодействовать со службой OpenAI с помощью кода. Он показывает, как вручную настроить взаимодействие с API, и определяет URL-адрес и полезную нагрузку для отправки в API. Кроме того, он разделяет функцию, которая инкапсулирует код и проверку ошибок. Он демонстрирует, как попросить пошутить, и указывает на некоторые потенциальные проблемы с моделью ИИ из-за того, что она представляет собой черный ящик и не обновляется в режиме реального времени.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе Дэвид Смит демонстрирует, как разные модели ИИ генерируют ответы на подсказки. Используя примеры с Copilot для R и Codex, он показывает, что модели заморожены во времени и недетерминированы, а это означает, что одна и та же подсказка может давать разные результаты. Когда предлагается написать лимерик, последняя версия GPT-3 может создать хороший рифмованный лимерик, в то время как более старая версия генерирует лимерик, который даже не рифмуется. Дэвид также объясняет, как подсказки генерируются с использованием токенов, которые представляют собой вероятности потенциальных токенов, которые может генерировать ИИ, и модель выбирает из нескольких наиболее вероятных вещей.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе Дэвид Смит объясняет, как токены используются моделями GPT для создания текста, похожего на человеческий, и демонстрирует, как сгенерировать последовательность токенов в R с помощью службы OpenAI. Он упоминает, что программы, использующие модели GPT, экономят время, целенаправленное мышление и, в конечном итоге, позволяют проводить более продуктивные сеансы кодирования. Смит также отмечает, что, хотя GitHub Copilot платный, сервис OpenAI бесплатен, и оба они могут использоваться в Azure.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе Дэвид Смит ответил на вопросы зрителей, в том числе о том, можно ли использовать Co-pilot в других редакторах, кроме четырех, представленных в докладе (к сожалению, нет); пытался ли он использовать родную трубку вместо магритта, в чем он признался, что не пробовал, но предположил, что изменение его привычек сейчас может повлиять на полезность второго пилота; и как часто базовая модель Co-pilot обновлялась, чтобы отражать более поздние разработки, что, по его словам, было не очень часто из-за времени и денег, которые это требовало, но возможность точной настройки была оставлена на усмотрение отдельных пользователей, где верхние уровни модели можно переобучить с новым корпусом данных.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе Дэвид Смит обсуждает вопросы лицензирования и использование Co-Pilot в коммерческих целях. Он подчеркивает, что код, сгенерированный Co-Pilot, принадлежит человеку, который его сгенерировал. Хотя Co-Pilot может быть полезен при создании моделей ИИ, пользователи должны проверять сгенерированный код и выполнять тесты на безопасность и корректность, чтобы убедиться в его надежности. Дэвид также поделился своим опытом использования Co-Pilot, обнаружив, что он хорошо справляется с идиомами и функциями, о которых он не знал, но имеет тенденцию возвращаться к обучающим данным при попытке создать сложные или уникальные функции. Кроме того, он обсуждает возможность сравнения кода стиха Tidy и таблицы данных, сгенерированного Co-Pilot, и запрашивает запрос на включение для всех, кто заинтересован.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе Дэвид Смит объясняет ограничения Copilot для R. Он отмечает, что Copilot не выполняет никакой активной оценки R и не получает никакой информации о среде R. Кроме того, Copilot генерирует токены на основе того, что он делал раньше, что означает, что он может генерировать абсолютную ерунду. Несмотря на то, что он делает все возможное для создания токенов, нужно быть осторожным, чтобы убедиться, что сгенерированный код действительно полезен. Кроме того, Дэвид объясняет, что ответы второго пилота не являются творческими и что на самом деле это объединение того, чему он был обучен в зависимости от данной подсказки.
  
  
• 01:05:00 В этом разделе Дэвид Смит обсуждает, как он изменяет контекст и подсказывает, если он получает что-то, что не похоже на то, что он пишет, используя Copilot для R. Он также дает представление о последствиях использования Copilot для конфиденциальности для проприетарных код. Хотя фрагменты кода отправляются на сервер Copilot для создания подсказок, они отбрасываются сразу после сеанса. Дэвид отмечает, что Microsoft с пониманием относится к этим опасениям и разработала Copilot с учетом этого. Кроме того, Дэвид предоставляет ссылку на часто задаваемые вопросы GitHub, в которых рассматриваются многие вопросы, связанные с лицензированием Copilot и завершением кода.
  
  
• 01:10:00 В этом разделе Дэвид Смит обсуждает, как завершение всего кода в его демонстрации было достигнуто с помощью Copilot вместо традиционного intelliSense. Он также предоставляет свою конфигурацию кода VS для использования Copilot и R, включая инструкции по отключению IntelliSense и других ненужных функций. Когда его спросили о том, как Copilot справляется со сложными задачами кодирования, такими как отладка или оптимизация, он признал, что не имеет опыта в этой области, но упомянул полезность Copilot при создании тестов для процессов отладки. Он также отмечает, что следующее поколение моделей, разрабатываемых для Copilot и GPT-3, обучается без контента, созданного ИИ, чтобы избежать проблемных петель обратной связи.
  
  
• 01:15:00 В этом разделе спикер упоминает некоторые новые функции, которые появятся в Copilot, в том числе лаборатории GitHub, которые позволяют пользователям выделять код и получать описание того, что делает код на английском языке. Кроме того, будет версия Copilot для подсказок оболочки, которая будет предлагать код при вводе команд. Обсуждение также вкратце касается пакетов таблиц данных и истории языка R, который был получен из языка программирования S, изобретенного в Bell Labs Джоном Чемберсом в 1974 году. В целом речь шла о долгой истории R и различных вкладах и инновации, сделанные пользователями, такими как динамик.

[MetaQuotes]

CS480/680: введение в машинное обучение — весна 2019 г. — Университет Ватерлоо

CS480/680 Лекция 1: Введение в курс

Эта лекция знакомит с концепцией машинного обучения — новой парадигмой в информатике, позволяющей научить компьютеры выполнять сложные задачи без необходимости записывать инструкции. В этом видео представлена краткая история машинного обучения и представлены три ключевых компонента алгоритма машинного обучения — данные, задача и производительность.

• 00:00:00 Эта лекция знакомит с концепцией машинного обучения — новой парадигмы в информатике, когда компьютеры можно научить выполнять сложные задачи без необходимости записывать инструкции.
  
  
• 00:05:00 В этом видео представлена краткая история машинного обучения и представлены три ключевых компонента алгоритма машинного обучения — данные, задача и производительность.
  
  
• 00:10:00 В этой лекции обсуждаются три основных типа алгоритмов машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем — это когда компьютеру предоставляется набор данных, который включает как входные, так и выходные данные, а обучение без учителя — это когда компьютеру предоставляются данные, но заранее не даются какие-либо ответы. Обучение с подкреплением представляет собой золотую середину, когда компьютеру предоставляется обратная связь, указывающая, как
  хорошо, это делает, но у него нет установленного ответа на вопрос, какой ответ правильный.
  
  
• 00:15:00 В ролике обсуждается проблема распознавания рукописных цифр как части почтового индекса и представлено решение, основанное на запоминании. Предлагаемый подход состоит в том, чтобы сравнить растровое изображение запроса с тем, что уже находится в памяти, и найти совпадение. Это будет пример запоминания, но он будет подвержен ошибкам из-за количества возможных растровых изображений.
  
  
• 00:20:00 Обучение с учителем — это метод, используемый для поиска функции, которая аппроксимирует известную функцию. Это делается путем обучения модели машинного обучения на наборе примеров, а затем попытки найти функцию, которая максимально соответствует данным.
  
  
• 00:25:00 В этом видео обсуждаются различные кривые, которые можно использовать для представления данных, и объясняется «теорема о бесплатном обеде». Он показывает, что не существует идеальной кривой, которую можно использовать для представления данных, и что различные кривые можно обосновать на основе предположений человека.
  
  
• 00:30:00 Машинное обучение сложно, но эффективно, потому что оно позволяет нам учиться на данных без необходимости явно указывать правила, управляющие этими данными. В обучении с учителем мы используем данные из известного набора примеров для обучения модели, которую затем можно использовать для прогнозирования новых данных. В неконтролируемом обучении мы используем данные без указания правила, управляющего ими. Обобщение является ключевым критерием для оценки эффективности алгоритма и измеряется тем, насколько хорошо он работает по отношению к невидимым примерам.
  
  
• 00:35:00 В этом видео автор представляет концепцию машинного обучения, то есть процесс обучения компьютера распознавать шаблоны в данных. Неконтролируемое обучение — более сложная форма машинного обучения, при которой компьютер не снабжен метками (правильным классом для каждого изображения). Автоэнкодеры — это пример метода машинного обучения, который можно использовать для сжатия данных.
  
  
• 00:40:00 Эта лекция знакомит с концепцией неконтролируемого машинного обучения, которая относится к типу машинного обучения, в котором обучающие данные не помечены. В нем показано, как можно спроектировать нейронную сеть для автоматического обнаружения признаков на изображениях, и обсуждается, как это можно использовать для распознавания лиц и других задач.
  
  
• 00:45:00 Эта лекция охватывает основы машинного обучения, включая обсуждение обучения с учителем и без учителя, обучения с подкреплением и различий между этими тремя формами обучения. Он также охватывает теорию обучения с подкреплением и то, как его можно реализовать на компьютерах.
  
  
• 00:50:00 Видео знакомит с концепцией обучения с подкреплением — метода обучения, основанного на положительной и отрицательной обратной связи для изменения поведения. Программа DeepMind AlphaGo смогла победить лучшего игрока-человека, используя этот метод, научившись играть на уровне, на котором люди не могли.
  
  
• 00:55:00 В этой лекции объясняется, как обучение с подкреплением используется для достижения лучших результатов, чем человек, в некоторых случаях, например, в шахматах. AlphaGo добилась этого благодаря сочетанию контролируемого обучения и обучения с подкреплением. В то время как часть контролируемого обучения была необходима для обеспечения базовой линии, обучение с подкреплением было необходимо для поиска наилучшего решения.
  
  
• 01:00:00 Эта лекция представляет собой краткое введение в контролируемое и неконтролируемое машинное обучение с акцентом на игру Alphago. В нем объясняется, что многие считали этот шаг хорошим в то время, когда он был сделан, и указывается, что обучение с подкреплением может помочь нам научиться принимать более правильные решения в будущем.

[MetaQuotes]

CS480/680 Лекция 2: K-ближайшие соседи

CS480/680 Лекция 2: K-ближайшие соседи

В этом видео рассматриваются основы контролируемого обучения, в том числе различия между классификацией и регрессией. Он также содержит краткое введение в машинное обучение и объясняет, как работает алгоритм ближайшего соседа. Наконец, в нем обсуждается, как оценить алгоритм с помощью перекрестной проверки и как недообучение может повлиять на машинное обучение. В этой лекции обсуждается, как использовать алгоритм k ближайших соседей для регрессии и классификации, а также как взвешивать соседей на основе их расстояния. Перекрестная проверка используется для оптимизации гиперпараметра, а весь набор данных используется для обучения модели.

• 00:00:00 Эта лекция посвящена основам обучения с учителем, включая индукцию и дедукцию, а также основному различию между классификацией и регрессией.
  
  
• 00:05:00 В этой лекции автор обсуждает различия между классификацией и регрессией и приводит примеры того и другого. Он также представляет краткое введение в машинное обучение, подчеркивая важность различия между этими двумя типами обучения.
  
  
• 00:10:00 Первые два примера — проблемы классификации, а следующие два — проблемы регрессии.
  
  
• 00:15:00 В лекции обсуждаются различные типы распознавания речи, и продолжается обсуждение распознавания цифр. Отмечается, что обычно это проблема классификации, поскольку нет хорошего способа упорядочить дискретные значения, представляющие цифровые слова.
  
  
• 00:20:00 В этой лекции обсуждаются четыре примера задач, которые можно решить с помощью K-ближайших соседей. Первый пример — это задача классификации, где на входе — растровое изображение, а на выходе — цифровая классификация. Второй пример — это проблема регрессии, где входными данными является набор признаков, связанных с домом, а выходными данными является стоимость в долларах. Третий пример — погода.
  задача прогнозирования, где входными данными являются данные датчиков и спутниковые изображения, а выходными данными являются прогнозы того, будет ли дождь или нет. Четвертый пример — это задача, в которой входными данными является вопрос о привычках человека в отношении сна, а выходными данными является предсказание того, будет ли человек хорошо спать.
  
  
• 00:25:00 В этой лекции профессор объясняет, как работает машинное обучение и чем оно отличается от чистой оптимизации. Далее он обсуждает, как можно использовать машинное обучение для решения таких задач, как классификация и регрессия.
  
  
• 00:30:00 В этом видео обсуждается цель лекции, которая состоит в том, чтобы найти гипотезу, которая хорошо обобщает. Приведен пример попытки найти функцию, которая не является частью пространства многочленов конечных степеней.
  
  
• 00:35:00 Докладчик обсуждает трудности поиска функции, которая точно предсказывает данные, когда данные зашумлены. Эта трудность усугубляется тем фактом, что большинство данных сложны и невыразительны. Он предполагает, что на практике часто необходимо идти на компромисс между выразительностью и сложностью пространства гипотез.
  
  
• 00:40:00 Классификатор ближайших соседей делит пространство данных на области в соответствии с мерой расстояния и возвращает метку ближайшей точки в каждой области. Это позволяет нам более четко понять, что происходит с классификатором ближайшего соседа. Однако он нестабилен и может быть обманут шумом в данных.
  
  
• 00:45:00 В этой лекции лектор обсуждает алгоритм K ближайших соседей, который является простым обобщением алгоритма ближайших соседей. Затем он показывает, как алгоритм разбивает набор данных на области на основе наиболее часто встречающегося класса. Наконец, он демонстрирует, как увеличение числа ближайших соседей влияет на разбиение.
  
  
• 00:50:00 В этом видео обсуждается, как оценить алгоритм машинного обучения с помощью стандартной процедуры, называемой «перекрестной проверкой». Процедура разбивает набор данных на две части, обучающую и тестирующую, и проводит обучение на обучающем наборе, а тестирует на тестовом наборе. Точность алгоритма измеряется на тестовом наборе, и если точность снижается по мере увеличения числа соседей, говорят, что алгоритм «предвзят».
  
  
• 00:55:00 В этом видео обсуждается явление недообучения и его влияние на машинное обучение. Это объясняет, что недообучение происходит, когда алгоритм находит гипотезу, которая ниже, чем будущая точность другой гипотезы. Это может быть вызвано недостаточной выразительностью классификатора, что означает, что пространство гипотез недостаточно выразительно.
  
  
• 01:00:00 В этом видео автор объясняет, как можно математически определить переоснащение и недообучение. Переоснащение происходит, когда алгоритм находит в данных самые высокие значения мощности Eh, а недообучение происходит, когда разница между точностью обучения и будущей точностью меньше максимально возможного значения. Тестирование на тренировочном наборе может ввести в заблуждение, поскольку оно неточно отражает степень переобучения.
  
  
• 01:05:00 В этой лекции профессор обсуждает, как выбрать ключ для алгоритма машинного обучения, отмечая, что важно соблюдать принцип наименьших привилегий. Он также отмечает, что можно нарушить этот принцип, оптимизируя гиперпараметры по отношению к тестовому набору, которому тогда уже нельзя доверять. Чтобы избежать этого, он предлагает разделить данные на три набора и тренироваться на каждом наборе по очереди.
  
  
• 01:10:00 В этой лекции лектор обсуждает понятие «k-ближайших соседей» и как выбрать лучший K для данной задачи. Он также обсуждает использование перекрестной проверки, чтобы гарантировать, что данные, используемые для обучения и проверки, являются максимально репрезентативными.
  
  
• 01:15:00 В этом видео инструктор демонстрирует использование четырехкратной перекрестной проверки для проверки и обучения модели.
  
  
• 01:20:00 В этой лекции обсуждаются шаги, связанные с оптимизацией гиперпараметра с использованием K-ближайшего соседа (KNN) с перекрестной проверкой. Гиперпараметр оценивается с использованием подмножества данных, и гипотеза возвращается, если лучший KNN достигает желаемой точности. Наконец, весь набор данных используется для обучения гиперпараметра.
  
  
• 01:25:00 В этой лекции инструктор объясняет, как использовать K ближайших соседей для регрессии и классификации. Он также обсуждает, как взвешивать ближайших соседей в зависимости от их расстояния.