Моделирование систем. Лекция 4. Сетевые модели
1. Задача планирования комплекса работ. 2. Сетевой график комплекса работ. 3. Алгоритм решения задачи сетевого планирования. 4. Общая ...
Образование для всех
Машинное обучение с подкреплением. Лекция №4
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №4 2 октября 2019 года Преподаватель - Кандидат физико-математических наук ...
Дистанционные занятия МФТИ
П.А. Яськов. Марковские цепи в симуляциях
6 июня 2013 г. 16:00, г. Москва Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН» П.А. Яськов, Марковские цепи в симуляциях Источник: видеотека ...
МЦМУ МИАН
ML: python и его библиотеки для работы с машинным обучением
В этом видео мы разберем, какой ЯП лучше подходит для решения задач с помощью машинного обучения, а так же набор фреймворков и библиотек, ...
ProgramArt
23. Распознавание речи (speech2text)
Второе занятие по обработке аудио и речи. В этот раз мы поговорим о том, как переводить речь в текст (speech2text), чтобы потом с ним работать.
Deep Learning School
[PPC-SCI] КАРТА(ROADMAP) ПРОКАЧКИ ТЕХНАРСКИХ НАВЫКОВ
В озвучены идеи в каких направлениях и как прокачать в себе технические навыки.
PPC-SCI
7 2 Скрытые марковские модели Hidden Markov Models
Ирина Кузьмина
Прикладное машинное обучение 6. Введение в обучение с подкреплением
Лекция от 11.10.19 Лектор: Радослав Нейчев Лекции потока 2020: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvY7k32D65q3xJVo8X8dc3Ye ...
Лекторий ФПМИ
Машинное обучение с подкреплением. Лекция №1
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №1 4 сентября 2019 года Преподаватель - Кандидат физико-математических наук ...
Лекторий ФПМИ
021. Обучение с подкреплением - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
Теория вероятности. Математическая статистика. Лекция 5. Марковские случайные процессы
1. Цепи Маркова. 2. Марковские процессы с непрерывным временем. Лектор - Людмила Кирьянова. Образование для всех. © Телекомпания СГУ ТВ ...
Образование для всех
Моделирование систем. Лекция 6. Модели теории игр и марковские модели
1. Марковский случайный процесс. 2. Потоки событий. 3. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний. 4. Предмет и задачи теории игр. 5.
Образование для всех
Лекция 21: Принятие решения на основе решения задач исследования операций
Немарковские процессы. Примеры из военной и области и области биржевой игры. Сетевое планирование. Лекция и тесты в НОУ ИНТУИТ ...
НОУ ИНТУИТ
Машинное обучение методом Q-learning в примерах, Кирилл Саколин
Видео с митапа Java Professionals BY, подробнее на сайте https://jprof.by/post/otchet-meetup-19/ Код из доклада доступен на Github ...
Java Professionals BY
Лекция 11. Случайные леса. Gradient boosting machine
Приемы объединения классификаторов: Stacking, bagging и boosting. Случайные леса. Bagging. Библиотека RandomForest. Ключевые параметры ...
Computer Science Center
Артем Коржиманов: "Итоги 2019 года в физике"
Лекция состоялась в научно-популярном лектории центра "Архэ" (http://arhe.msk.ru) 12 февраля 2020 года. Чем запомнился ушедший год в мире физики ...
Центр Архэ
Обобщение марковских моделей в обучении с подкреплением — Алексей Селезнев
Участники обсудят обобщения марковской модели. Главным образом, речь пойдёт о модели частично наблюдаемого марковского процесса (POMDP) ...
Компьютерные науки
Машинное обучение в электронной коммерции / Александр Сербул (1С-Битрикс)
HighLoad++ 2017 Тезисы: http://www.highload.ru/2017/abstracts/2851.html Анализ, проектирование, разработка и эксплуатация моделей предиктивной ...
HighLoad Channel
Лекция №1
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №1 04 сентября 2019 года Преподаватель - Кандидат физико-математических ...
Дистанционные занятия МФТИ
13. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Обучение с подкреплением 1 | Технострим
Слайды лекции: https://goo.gl/zo8ASL Задание: https://goo.gl/WzCtMj Подробнее о курсе: https://goo.gl/RSvnLF Другие лекции курса: https://goo.gl/B7L5p6 ...
Технострим Mail.Ru Group
Лекция 1 | Сходимость случайных деревьев и процессы Гальтона-Ватсона | Влад Высоцкий | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Сходимость случайных деревьев и процессы Гальтона-Ватсона | Лектор: Влад Высоцкий | Организатор: Математичеcкая лаборатория ...
Лекториум
А.В. Булинский. Вероятностно-статистические методы выбора значимых факторов
18 июня 2015 г. 16:00, г. Москва. Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В. А. Стеклова РАН А.В.
МЦМУ МИАН
Машинное обучение (lightGBM) и теория вероятностей для предсказания продаж / Александр Алексейцев
При поддержке AvitoTech мы впервые публикуем все видео с HighLoad++ 2019 в открытый доступ. Учитесь, вдохновляйтесь и перенимайте лучшие ...
HighLoad Channel
1. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Основы нейронных сетей | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/GTN8 Задание: https://goo.gl/J3mSjz Другие лекции курса: https://goo.gl/B7L5p6 Подробнее о курсе: ...
Технострим Mail.Ru Group
Глубинное обучение и обучение с подкреплением — Евгений Бурнаев
Вместе со Сколковским институтом науки и технологий мы сняли курс «Машинное обучение», посвященный математическому моделированию и ...
ПостНаука
«Прикладные» нейросети
Узнать больше о «1С-Битрикс: Управление сайтом»: https://www.1c-bitrix.ru/products/cms/ Подписывайтесь на канал 1С-Битрикс: ...
Вебинары 1С-Битрикс: Управление Сайтом
Соколов "Оптимальное управление двумя work-stealing деками".
Соколов Андрей Владимирович, Барковский Е.А., ИПМИ КарНЦ РАН, Петрозаводск. "Оптимальное управление двумя work-stealing деками в общей ...
НСКФ Оргкомитет
«Чатбот для подсказки ответов на вопросы» Сербул Александр, 1С-Битрикс
Василий Айтипиплов
Илья Кабанов: "Будущее уже здесь: технологические прорывы 2019 года"
Лекция состоялась в научно-популярном лектории центра "Архэ" (http://arhe.msk.ru) 1 февраля 2020 года. Новое поколение ядерных реакторов и ...
Центр Архэ
Computer Vision and Machine Learning, by Nick Wong
A basic introduction to some fundamental concepts in machine learning using Tensorflow, coupled with an introduction to OpenCV2, a computer vision project.
CS50
«Прикладные» нейросети
Бесплатный вебинар «1С-Битрикс» 27 июля 2017 года.
1С-Битрикс. Для бизнеса
#347 Valeriya Tsyrulnik Small perturbations of Markov models of cyber threats
347 Valeriya Tsyrulnik - Small perturbations of Markov models of cyber threats. In this work, we consider Markov chain-based stochastic modelling of cyber ...
Itnt-2020 Сonference
Лекція Кеті Чухров «Філософія поза обчисленням. Про критику штучного інтелекту Евальдом Ільєнковим».
Keti Chukhrov `s (Russia) lecture “Philosophy beyond Computation. On Evald Ilyenkov's Critique of Artificial Intelligence.” With theoretical and technical ...
Visual Culture Research Center
Лекция 20: Модель Леонтьева многосекторной экономики
Использование модели Леонтьева для анализа процессов в экономике. Лекция и тесты в НОУ ИНТУИТ ...
НОУ ИНТУИТ
Машинное обучение глубокой нейронной сети с подкреплением (Reinforcement Learning) на tensorflow.js
Reinforcement Learning! Демонстрация как ИИ успешно проходит простой лабиринт! - Машинное обучение глубокой нейронной сети с ...
Вячеслав Лебедев
Р.В. Шамин. Лекция № 7. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением.
Roman Shamin
Лекция 17: Конечное состояние системы. Схема гибели и размножения
Использование уравнений Колмогорова для прогнозирования конечного состояния сложной системы. Формулы Эрланга и Литтла. Лекция и тесты в ...
НОУ ИНТУИТ
Академик А.Н. Колмогоров (1979 г.)
Академик А.Н. Колмогоров ведет урок математики в московской школе-интернате № 18 при МГУ; ученики отвечают у доски (синхронно) СтудияЦСДФ ...
ToloshiSado
Lambda architecture для realtime-аналитики — риски и преимущества / Николай Голов (Avito)
HighLoad++ 2017 Тезисы: http://www.highload.ru/2017/abstracts/2912.html В 2017 построить аналитику на больших данных - это уже не достижение.
HighLoad Channel
А. И. Шафаревич. Дифференциальные операторы, геодезические и динамика локализованных квантовых...
Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклова Российской академии наук 16 июня 2016 г.
МЦМУ МИАН
Лекция 1 | Путешествие по современным областям анализа и теории чисел | Harald Helfgott | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Путешествие по современным областям анализа и теории чисел | Лектор: Harald Helfgott | Организатор: Математическая лаборатория ...
Лекториум
Лекция 11 - Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Слайды - https://www.dropbox.com/s/n7gmq8dz5okkgr6/Lecture%2011%20-%20Reinforcement%20Learning%20-%20annotated.pptx?dl=0.
sim0nsays
