Глубокое обучение с MATLAB - Оптимизация параметров и гиперпараметров сети
В этом видео вы узнаете как настраивать опции для оптимизации параметров сети. Также будет рассмотрен вопр...
MATLABinRussia
Стохастический градиентный спуск
На семинаре мы обсудим методы стохастической оптимизации, необходимые для решения многих задач оптимизаци...
Семинары по машинному обучению JetBrains Research
Презентации программ бакалавриата ФПМИ | Mathematics (ПМИ)
Группа ФПМИ МФТИ: https://vk.com/miptfpmi Группа абитуриентов ФПМИ МФТИ: https://vk.com/abitu.
ФПМИ МФТИ
Ветров Д.П. Оптимизационная постановка задачи (нейро)байесовского вывода. 15.10.16
Optimization and Statistics in MIPT
CatBoost - градиентный бустинг от Яндекса
Приглашённая лекция в рамках курса «Машинное обучение, часть 2» (весна 2018). Лектор — Анна Вероника Дорогуш...
Computer Science Center
Data Science: чему и где учиться – Юрий Дорн
Юрий Дорн (Ozon) «Data Science: чему и где учиться» Конференция X5 Retail Hero https://retailhero.ai/conference Презентации - https://drive.google.co...
Open Data Science Video
[DeepBayes] День 2, лекция 3. Арсений Ашуха. Обзор библиотек глубинного обучения
ФКН ВШЭ
Методы оптимизации 3. Примеры задач выпуклой оптимизации
01:10 - Напоминание леммы Фаркаша 05:30 - Напоминания определения выпуклой функции 09:00 - Copositive cone 13:50 - Пример прос...
Лекторий ФИВТ
Как обучить нейронную сеть?
Как обучить нейронную сеть? Что такое Loss, Градиентный Спуск и Backpropagation? Узнайте в этом видео! Нейронные сети...
Дмитрий Коробченко
Keras Tuner - автоматическая оптимизация гиперпараметров нейросети | Нейросети на Python
Демонстрация использования Keras Tuner для подбора гиперпараметров нейронной сети, которые обеспечивают лучше...
Andrey Sozykin
Deep Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization – Сергей Свиридов
Секция Reinforcement Learning – Cube stage, 11 мая 2019 Презентации с Data Fest 6 ...
Open Data Science Video
Информационный поиск. Ранжирование с машинным обучением
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Современные методы и средства построения систем информаци...
Технострим Mail.Ru Group
Защита докторской диссертации А.В.Гасникова
Optimization and Statistics in MIPT
[DeepBayes] День 1, лекция 1. Евгений Соколов. Обзор нейросетевых архитектур
ФКН ВШЭ
Neural Networks: Lesson3 - Градиентные спуски и первая нейронная сеть
Разбираем домашку - Различные методы градиентного спуска: SGD, Momentum, Nesterov Momentum, ADAM, RProp - Первая нейронная сеть:...
Machine Learning Express Course
Лекция 12 - Еще об обучении с подкреплением
https://www.dropbox.com/s/g0cmbz7z9wu9yse/Lecture%2012%20-%20More%20RL%20-%20annotated.pptx?dl=0.
sim0nsays
Основы нейронных сетей и Deep Learning | Технострим
Мероприятие: Moscow Data Science Junior Meetup, 10.06.2017 Выступающий: Озерин Алексей, Reason8.ai Нейронные сети – одна из самых...
Технострим Mail.Ru Group
Лекция Оптимальное распределение кредитных заявок как задача бизнес-аналитики коммерческого банка
Зимняя школа по бизнес-информатике Армен Бекларян Преподаватель кафедры бизнес-аналитики Школы бизнес-и...
Олимпиада студентов "Я — профессионал"
Data Fest 5 - Зал Space - Запись трансляции
Программа: PyData Практика Python на актуальных Data Science задачах и свежих ML библиотеках: 00:05:00 Кукушкин Александр,...
Компьютерные науки
Как работает оптимизатор Adam в глубоком обучении?
По шагам рассматривается принцип работы оптимизатора Adam в нейронных сетях. Используется фреймворк PyTorch,...
andreiliphd
Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Прогнозирование временных рядов – это специальный случай задачи регрессии, в которой объекты выборки...
Компьютерные науки
Прикладное машинное обучение. Семинар 5. BERT.
Семинар от 04.10.2019 Семинарист: Анастасия Янина Ссылка на материалы занятия: https://github.com/ml-mipt/ml-mipt/tree/master/week1_05_BERT_...
Лекторий ФИВТ
Машинное обучение 04из24 - Линейные методы классификации, метод стохастического градиента
Машинное обучение 04из24 - Линейные методы классификации, метод стохастического градиента.
Education Free - Образование Free
Дмитрий Евдокимов: Вариационные автокодировщики. Data Science. One Hot Research
На лекции мы поговорим о вариационных автокодировщиках — моделях, представляющих данные в простых простра...
Кочерга
9. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Рекуррентные сети | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/Fyv9 Задание: https://goo.gl/62aEp1 Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: https://goo....
Технострим Mail.Ru Group
021. Обучение с подкреплением - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для...
Компьютерные науки
«Word2Vec и все, все, все», Денис Дусь, InData Labs
Belarus Big Data
[DeepBayes] День 5, лекция 1. Дмитрий Ульянов. Неявные генеративные модели
ФКН ВШЭ
GoogleColab и первая нейронная сеть
Разберёмся как пользоваться GoogleColab и зачем им пользоваться. Напишем и обучим простую нейросеть для классиф...
Академия Высоких Технологий
[DeepBayes] День 5, лекция 3. Дмитрий Молчанов. Вариационный дропаут.
ФКН ВШЭ
Практика реализации генетических алгоритмов
Естественный отбор в искуственной среде компьютерных технологий... Максим Рубцов делится примерами примен...
Fox Devs
Нейросети: как они работают и с чего начать изучение
Сергей Королев, Software Engineer в Snap Inc, рассказывает о нейросетях и областях их применения. Компьютерная Школа...
Компьютерная школа Hillel
А.Н. Ширяев. О стохастических оптимизационных задачах для диффузионных процессов
02.03.2006 16:00 Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклов...
МЦМУ МИАН
Машинное обучение 2, ПМИ — лекция 12
Лекция по ранжированию Преподаватель — Евгений Соколов Курс "Машинное обучение 2", программа "Прикладная...
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
[DeepBayes] Открытие Летней школы по байесовским методам в глубинном обучении
Проректор М. М. Юдкевич, декан факультета компьютерных наук И. В. Аржанцев, руководитель летней школы Д. П....
ФКН ВШЭ
C++ Russia 2018:: Алексей Салмин , Memory Management Tips & Tricks
Ближайшая конференция — C++ Russia 2020 Moscow 29 июня - 2 июля, Online Подробности и билеты: https://bit.ly/cpprussiamoscow .В 2017 году...
C++ User Group
Прикладная математика и информатика
Довузовская подготовка РУДН
Примеры задач динамического программирования: два шара
Динамическое программрование 2017 улучшенный курс Урок: Примеры задач динамического программирования...
Игорь Клейнер
Прикладное машинное обучение 10. Policy gradient.
Лекция от 08.11.2019 Лектор: Радослав Нейчев Ссылка на материалы занятия: https://github.com/ml-mipt/ml-mipt/tree/master/week1_10_Reinforce...
Лекторий ФИВТ
Александр Гончаренко "О практических подходах к квантованию нейронных сетей", 2019-07-11
Про практические подходы к квантованию нейронных сетей (доклад на CVPR-2019)
Ivan Komarov
Обучение нейронных сетей | Глубокие нейронные сети на Python
Краткий обзор методов обучения нейронных сетей. Страница курса - http://www.asozykin.ru/courses/nnpython. Обучение нейронной...
Andrey Sozykin
Big Data. Знакомство с одной из самых сексапильных IT специальностей 21 века [GeekBrains]
Начни карьеру с бесплатного курса "Основы программирования" https://goo.gl/jTP4nP Big Data. Знакомство с одной из самых...
GeekBrains
