5. Модель нейрона: лекция
Время начинать изучать нейросети! Чтобы понять, как они работают, необходимо понимать работу одного нейрона. На этом занятии речь как раз идёт ...
Deep Learning School
Структура потребительских расходов: моделирование на основе анализа стохастической границы.
Авторы: Гильмундинов В.М., кандидат экономических наук, заместитель директора по научной работе ИЭОПП СО РАН (выступает на видео) Рогачев ...
ИНП РАН
Управляемые стохастические модели с инвариантами в экономике
к.ф.-м.н., доцент Е.В. Карачанская, А.П. Петрова (Дальневосточный университет путей сообщения, Северо-Восточный федеральный университет)
Академия Наук РСЯ
Технический анализ. Волатильность. ARCH-модели
Айрат Галямов
Динамико-стохастические модели многолетних гидрологических процессов. Фролов 22.05.19 /07
«Динамико-стохастические модели многолетних гидрологических процессов» (д.т.н. Фролов А.В.) Курс лекций для аспирантов ИВП РАН (2018/2019)
WPI RAS
Burkova Ksenia – Conceptual model of multidimensional presentation of the empirical data on the...
Conceptual model presented in the work is based on the synthesis of generalized representations comprising of the separate processes and phenomena which ...
Itnt-2020 Сonference
СЛММ Щетинин Е.И. Влияние импорта на техническую эффективность предприятий пищевой промышленности РФ
Это видео создано с помощью видеоредактора YouTube (http://www.youtube.com/editor)
Math Meth
СЛММ Жукова А.А., Поспелов И.Г. Исследование стохастической модели поведения потребителя
Это видео создано с помощью видеоредактора YouTube (http://www.youtube.com/editor)
Math Meth
1 Дробный анализ и приложения к стохастическим процессам
Enzo Orsingher.
My university
Кирилл Ильинский. Моделируя модели или Next «Next Model»
Одна из задач, а в то же время и свойств любой модели -- это упрощение картины происходящих в реальности процессов. Т.о., одной из характеристик ...
Европейский университет в Санкт-Петербурге
Реалистичная непараметрическая модель стохастической динамики процентных ставок.
http://ilqf.hse.ru/ Виктор Лапшин Доклад: «Реалистичная непараметрическая модель стохастической динамики процентных ставок.»
Quant Lab
Статистическое моделирование и актуарные расчеты
Программа «Статистическое моделирование и актуарные расчеты» рассчитана на студентов, ориентированных на освоение современных ...
HSE VIDEO
Dementev Vitalii, Tashlinskii Alexander The use of stochastic parameter identification in the.
An important task in the processing of different types of data is to identify different internal patterns in these data, allowing you to identify hidden objects and ...
Itnt-2020 Сonference
Model Based RL для игр Atari
Современные model-free RL алгоритмы могут решать сложные задачи, например Atari игры, но им требуются десятки миллионов взаимодействий со ...
Семинары по машинному обучению JetBrains Research
N122 ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ЧИСЛЕННЫХ СХЕМ И ПОДСЕТОЧНЫХ ПАРАМЕТРИЗАЦИЙ
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ЧИСЛЕННЫХ СХЕМ И ПОДСЕТОЧНЫХ ПАРАМЕТРИЗАЦИЙ НА СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ...
Geophysical seminar, RCC MSU
Стохастический градиентный спуск
На семинаре мы обсудим методы стохастической оптимизации, необходимые для решения многих задач оптимизации, возникающих в машинном ...
Семинары по машинному обучению JetBrains Research
Стохастические равновесия в транспортных сетях ...
13 апреля 2012 г., курс "Стохастика и оптимизация в математическом моделировании транспортных потоков", МФТИ, ФУПМ Докладчик: Сергей ...
Alexander Korzh
008. Прогнозирование временных рядов - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
[DeepBayes] День 5, лекция 2. Дмитрий Молчанов. Байесовские нейросети
ФКН ВШЭ
Лекция 8. Обучение на больших выборках, Vowpal Wabbit. Открытый курс ODS по машинному обучению
For lectures in English, check out this playlist https://bit.ly/2zY6Xe2 Это видео совпадает с https://www.youtube.com/watch?v=MnLc7xKSAsk только звук ...
Yury Kashnitsky
[DeepBayes] День 2, лекция 1. Дмитрий Ветров. Модели с латентными переменными
ФКН ВШЭ
Случайные процессы и стохастические дифференциальные уравнения. 1
Цель - на пальцах показать необычные свойства дифференциалов и интегралов от случайных функций и связь стохастических дифференциальных ...
Askhat Basharov
Семинар по anyLogistix в Москве. Теоретическая часть и презентация ПО.
Теоретическая часть и презентация ПО. anyLogistix (https://www.anylogistix.ru/) – программное обеспечение для анализа и оптимизации цепочек ...
AnyLogic
Введение в нейросети — как их применить для бизнеса
Узнать больше о «1С-Битрикс: Управление сайтом»: https://www.1c-bitrix.ru/products/cms/ Подписывайтесь на канал 1С-Битрикс: ...
Вебинары 1С-Битрикс: Управление Сайтом
[DeepBayes] День 4, лекция 2. Евгений Бурнаев. Гауссовские процессы и байесовская оптимизация
ФКН ВШЭ
[ДОД 2018]: Как обучить нейронную сеть играть в компьютерные игры лучше человека
Денис Симагин, Лекция от Яндекса.
ФКН ВШЭ
А.В. Мельников. О математических методах расчета финансовых контрактов
Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН» 14 ноября 2019 г. 15:30–17:30, г. Москва, конференц-зал МИАН (ул. Губкина, 8) Источник: ...
МЦМУ МИАН
Effcient solution of structural default models with correlated jumps and mutual obligations
http://ilqf.hse.ru/ Andrey Itkin (New York University, USA)
Quant Lab
Занятие 2 | Машинное обучение
Преподаватель: Власов Кирилл Вячеславович Материалы курса: https://github.com/ml-dafe/ml_mipt_dafe_minor Дата: 02.03.2019.
ФАЛТ МФТИ
Artyom Gadetsky: Solving discrete optimization problems using continuous optimization
Data Fest Online 2020 Causal Inference in ML Track https://ods.ai/tracks/causal-inference-in-ml-df2020/ Solving discrete optimization problems using ...
ODS AI Ru
012. Нейробайесовский подход к задачам машинного обучения — Дмитрий Ветров
Компьютерные науки
Сергей Иващенко. Estimating nonlinear DSGE models with moments based methods
ВДНХ-2013.
Европейский университет в Санкт-Петербурге
Kaggle YouTube-8M 2: классификация видео — Глеб Стеркин, Владимир Алиев
Глеб Стеркин и Владимир Алиев вместе со своей командой заняли 4 место в конкурсе Kaggle The 2nd YouTube-8M Video Understanding Challenge.
ODS AI Ru
Денис Дусь "Вероятностное моделирование в глубоком обучении"
В рамках доклада “Вероятностное моделирование в глубоком обучении” будут рассмотрены: 1. Преимущества, которые дает вероятностное ...
InData Labs
Анна Потапенко, ВШЭ: «Векторные представления слов и документов»
Кристина Рула
Машинное обучение. Семинар 8. Neural Networks on numpy
Ссылка на материалы занятия: https://github.com/girafe-ai/ml-mipt/tree/basic_s20/week0_08_Intro_to_DL Лекция: https://youtu.be/wgWfAMhw5ik Лекции по ...
Лекторий ФПМИ
COVID-19: Как смоделировать распространение коронавируса? Воркшоп по анализу данных
Используя различные источники открытых данных, мы покажем, как можно смоделировать распространение болезни по миру. Как анализ графов ...
Infoculture
Случайные величины и случайные процессы в науках о воде. Добровольский 26.12.18 /09
"Случайные величины и случайные процессы в науках о воде"
WPI RAS
НИУ ВШЭ -- Машинное обучение -- стрим 23 мая -- SIR, часть 2
Sergey Nikolenko
2. Machine Learning Basics and Text Classification
Huawei Russia
DeepHack RL — Михаил Павлов (5vision)
Недавно в Москве проходил очередной хакатон DeepHack по обучению с подкреплением, в котором надо было написать универсального агента для ...
ODS AI Ru
Training of Binary Neural Networks [in Russian]
Slides: https://bayesgroup.github.io/bmml_sem/2020/Yanush_TrainingSBNN.pdf Chat: ...
BayesGroup.ru