ПЗАД2020. Лекция 2. Оценки среднего, вероятности и плотности; весовые схемы
курс "Прикладные задачи анализа данных", ВМК МГУ, Дьяконов Александр (https://dyakonov.org/ag/) страница курса: ...
Alexander D'yakonov
Асимптотика спектра несамосопряженных операторов и условия квантования на римановых поверхностях
МГУ имени М.В.Ломоносова
Лекция 4. Работа с признаками и метрики качества
Открытый курс по машинному обучению и анализу данных "Data Mining In Action" Давид Дале Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action ...
Data Mining in Action
Принципиальные вопросы квантовой механики. Лекция 2
В лекциях рассматривается аппарат матрицы плотности и его использование при описании фундаментальных вопросов квантовой физики.
Николай Никитин
Машинное обучение. Кластеризация и частичное обучение. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Задача кластеризации – это обучение без учителя. Требуется разбить конечное множество объектов на кластеры по их взаимной близости. Если для ...
Компьютерные науки
[Коллоквиум]: Статистические задачи идентификации сетевых структур
Докладчик: Валерий Калягин - Заведующий Лабораторией алгоритмов и технологий анализа сетевых структур, НИУ ВШЭ Нижний Новгород В сложных ...
ФКН ВШЭ
Справочник "Лейфера" - прототип баз данных оценочного искусственного интеллекта
XI Поволжская научно-практическая конференция "Технологии искусственного интеллекта в оценке. Начало новой эпохи" Справочник "Лейфера" ...
Олег Новиков
Открытая лекция для студентов технических вузов
Слушателям была предоставлена возможность получить ответы на самые актуальные вопросы в области анализа данных, а также, что имеет ...
StatSoftRussia
014. Нейронные сети — К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 1
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
Шестаков О. В. - Вероятностные модели - Сходимость случайных величин, предельные теоремы
00:00:09 1. Небольшое повторение прошлой темы 00:01:46 2. Ранговые коэффициенты корреляции 00:13:15 3. Подходы к построению вероятностных ...
teach-in
А.М. Зубков. Математика и криптография
20.04.2006 16:00 Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклова РАН: А.М. Зубков, ...
МЦМУ МИАН
Теория вероятностей 3. Случайные величины
Лекция от 20.02.2020 Лектор: Жуковский М.Е. Снимал и монтировал: Васильев Игорь.
Лекторий ФПМИ
Основы теории автоматического управления
1. Введение в теорию автоматического управления. 2. Математическое описание систем автоматического управления. 3. Метод переменных состояний ...
Образование для всех
Измерение в гуманитарных исследованиях. Лекция 1-я, ч. 1.
Измерение в гуманитарных исследованиях: использование шкал, планирование эксперимента, статистические гипотезы и вывод Бородачёва Елена ...
Лятучы ўніверсітэт
ИТиС-2017. Дмитрий Ветров. Применение байесовского подхода в задачах глубинного обучения.
Дмитрий Ветров. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» и Яндекс. Применение байесовского подхода в задачах ...
ИППИ РАН
Трубачёв О. О. - История физики - История возникновения квантовой механики (Лекция 12)
0:00:10 1. История строения атома. Возникновение квантовой механики.
teach-in
Развитие технологий ArcGIS. 17 11 2020
В пленарном докладе 26-й конференции Esri в России и СНГ рассказано про использование ArcGIS в различных отраслях и проектах пользователей, ...
esricis
Введение в машинное обучение | Григорий Сапунов, Intento
Машинное обучение, как область искусственного интеллекта, привлекает внимание исследователей сейчас все больше. Это альтернатива ...
Институт биоинформатики
А.В. Никоноров - "Глубокое обучение – детство кончилось?"
Никоноров Артём Владимирович, доктор технических наук, профессор Самарского Университета, заведующий лабораторией интеллектуального ...
Кавказский Математический Центр АГУ
Машинное обучение I Основные понятия, решающие деревья, бустинг и бэггинг Практика на sklearn
Первое занятие курса посвящено классическим методам. Сперва мы рассмотрим общую постановку задач машинного обучения, разберемся, какими ...
Pulsar Production
Машинное обучение. Метрические методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Метод ближайшего соседа является, пожалуй, самым простым методом классификации. Разбирая один за другим его недостатки, мы приходим к ...
Компьютерные науки
К.Л. Зарембо. Теория струн и интегрируемость
Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН» 16 января 2019 г. 16:00, г. Москва, конференц-зал МИАН (ул. Губкина, 8) Источник: ...
Math-Net.Ru
Обработка и анализ изображений (весна 2016, лекция 09)
Image Processing and Analysis.
Дмитрий Полевой
Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 7
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
CV2015. Лекция 7. Поиск изображений по содержанию и большие коллекции
Лекция №7 по курсу "Введение в компьютерное зрение"
Anton Konushin
014. Активное обучение при малой доле примеров с известными ответами - Сергей Терехов
В докладе рассматривается проблема целенаправленного отбора примеров с известной информацией о классах для машинного обучения. А также ...
Компьютерные науки
Лекция ПК Информатика ВМК МГУ 28 марта
Основы обработки одномерных массивов. Базовые алгоритмы, Алгоритмы поиска и сортировки.
Алексей Якушин
Артеменко М.В. Лекция №7 «Цифровые системы управления. Теория управляющих автоматов»
Лекция №7 на тему «Цифровые системы управления. Теория управляющих автоматов» по дисциплине «Теоретические основы управления». Лекцию ...
Видеолекции ЮЗГУ
1. Data Mining. Алгоритмические композиции. Начало.
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Методы обработки больших объемов данных" (осень 2015) Лекция №1 - "Алгоритмические ...
Технострим Mail.Ru Group
Матстатистика 1. Введение, лемма о наследовании сходимости и лемма Слуцкого.
00:00 Введение, базовые определения 32:30 Параметрическая-статистическая модель 37:35 Виды сходимости. ЦПТ. УЗБЧ 47:50 Теорема о ...
Студсовет ФПМИ МФТИ
Методы случайного поиска
Случайный поиск широко применяется в оптимизации. При этом случайные величины используются для выбора направления поиска, различных ...
Kirill Pushkaryov
001. Подходы к решению задач машинного обучения - Вячеслав Алипов
Описание: Вячеслав Алипов, старший исследователь-разработчик, выпускник ШАД, вместе с аудиторией рассмотрит различные подходы к решению ...
Компьютерные науки
Математические основы машинного обучения. Лекция 8.
Восьмая лекция по курсу "Математические основы машинного обучения". Лектор: Воронцов Константин Вячеславович. Ссылка на лекции: ...
Machine Learning
Курс МГРИ 20/21, 16 - ГИС ПАРК, Обзор технологии анализа данных и прогноза, часть 2
Курс МГРИ 20/21, 16 - ГИС ПАРК, Обзор технологии анализа данных и прогноза, часть 2.
ГИС ПАРК
Большая линейная алгебра на Apache Spark
Николай Павлов на AI Ukraine 2015. Ближайшая AI Ukraine: 13-14 октября в Киеве. Программа и билеты: https://aiukraine.com/ AI Ukraine ...
AI Ukraine Conference
Время, хаос и математические проблемы
Анатолий Тимофеевич Фоменко академик РАН, заведующий кафедрой дифференциальной геометрии и приложений механико-математического ...
МГУ имени М.В.Ломоносова
Машинное обучение. Обучение с подкреплением. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Процесс обучения представляется в виде игры агента со средой, в которой агент совершает действия, среда в ответ даёт премии, и агент должен ...
Компьютерные науки
Лекция 2: Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм
Курс в Национальном Открытом Университете "ИНТУИТ": http://www.intuit.ru/studies/courses/3498/740/info.
НОУ ИНТУИТ
Лекция №2 по курсу МАД - 22.04.2020, 19:10 - Векторизованное представление текстов
Юрий Гапанюк
Лекция по курсу ТМО - 27.05.2020, 13:50 - Методы снижения размерности
Юрий Гапанюк
Apache Ignite ML 2.8 Introduction
Module maintainer and PMC проекта Apache Ignite ML Алексей Зиновьев даст полный обзор рабочего функционала, расскажет, что уже можно сделать, ...
Alexey Zinoviev
