010. Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности — К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
ПЗАД2020. Лекция 10. Качество в задачах классификации
курс "Прикладные задачи анализа данных", ВМК МГУ, Дьяконов Александр (https://dyakonov.org/ag/) страница курса: ...
Alexander D'yakonov
И.Е. Капорин "Решение сверхбольших спектральных задач..." 30 ноября 2013
И.Е. Капорин, О.Ю. Милюкова, Ю.Г. Бартенев. Решение сверхбольших спектральных задач с разреженными матрицами на современных ...
Optimization and Statistics in MIPT
Теория и практика искусственного интеллекта
Мини-симпозиум в рамках Саммита молодых ученых и инженеров «Большие вызовы для общества, государства и науки»
Университет Сириус
Машинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Восстановление плотности распределения по выборке – важный класс задач машинного обучения. В частности, к ним сводится построение ...
Компьютерные науки
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
SARscape Interferometry -- возможности и практическое применение.
Дата проведения: 25.08.2011 г. Ведущий: Кантемиров Юрий Игоревич.
SOVZOND
[Коллоквиум]: Как создавать нейросети на основе классических вычислительных алгоритмов
Докладчик: Антон Осокин, НИУ ВШЭ За последние несколько лет технологии глубинного обучения позволили получить выдающиеся практические ...
ФКН ВШЭ
Иван Оселедец - Математика нейронных сетей - DataStart.ru
На видео – вторая конференция DataStart 07/04/2018 Иван Оселедец - Математика нейронных сетей Описание доклада: Нейронные сети ставят ...
DataStart Conference
017. Активное обучение — Евгений Крохалев
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
Neuroinformatics-2018 - В.Бондарев
Цифровая обработка сигналов с использованием импульсных нейронных сетей.
All-Russian Conference on Neuroinformatics
Тензоры и глубокое обучение | Иван Оселедец | Лекториум
Тензоры и глубокое обучение | Конференция: Машинное обучение и анализ алгоритмов| Лектор: Иван Оселедец | Организатор: CSClub Смотрите это ...
Лекториум
Использование Prism Ops для задач эксплуатации
Традиционные инструменты управления ИТ-операциями создавались для статической инфраструктуры. Они часто мешают ИТ-командам сложными и ...
Nutanix Russia & CIS
Решения Lenovo для вычисления и хранения данных
ГК «Перемена» и компания Lenovo провели совместный вебинар на тему решений Lenovo для вычисления и хранения данных. В программе вебинара: ...
Группа компаний Перемена
"Как на основе ML построить гиперлокальный прогноз погоды", Елена Волжина (Яндекс)
Разработка
Доклады. Моя первая научная статья 12
Machine Learning
Воронцов К.В. "Теория, алгоритмы и приложения вероятностного тематического моделирования"
Математический кружок школы ПМИ МФТИ 11.11.16 Мы рассмотрим численные методы решения некорректно поставленных задач стохастического ...
Optimization and Statistics in MIPT
Снижение размерности методом негауссовских компонент
24 ноября 2012, 55-я научная конференция МФТИ, ФУПМ Тема: Снижение размерности методом негауссовских компонент Докладчик: В.Г. Спокойный.
Alexander Korzh
Гасников А.В. Мини-курс по оптимизации в Сириусе. "УМ и его приложения", лекция 2.
Данная лекция была прочитана в рамках смены "Современные методы теории информации, оптимизации и управления". 2-23 августа 2020.
Optimization and Statistics in MIPT
Трудности создания Open Source Machine Learning библиотеки на примере Apache Ignite ML
Доклад для тех кому интересно машинное обучение, написание библиотек для open source, распределенные вычисления и задачи, которые ...
EPAM Moscow ITsubbotnik
О.В.Коваленко. Суперкомпьютерное и иммитационное моделирование в высокотехнологичных отраслях
Пленарное заседания Факультета управления и прикладной математики 29 ноября 2014. В рамках 57-й научной конференции МФТИ: ...
Optimization and Statistics in MIPT
Прикладные модели машинного обучения. Лекция 5.
Пятая лекция по курсу "Прикладные модели машинного обучения". Лектор: Воронцов Константин Вячеславович. Ссылка на лекции: ...
Machine Learning
Введение в машинное обучение 8
Machine Learning
Вебинар. Знакомство с Геоскан. Продукты промышленного сектора
Geoscan Group
Мастер-класс по нейронным сетям. Алексей Воропаев
Руководитель группы «Рекомендательных систем и систем распознавания речи» Mail.Ru Group Алексей Воропаев расскажет историю развития ...
Учёба.ру
Лекция 1 | Оптимизация энергии в задачах компьютерного зрения и алгоритмы на графах | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Оптимизация энергии в задачах компьютерного зрения и алгоритмы на графах | Лектор: Виктор Лемпицкий | Организатор: Computer ...
Лекториум
День COMSOL 2018: Обзор возможностей COMSOL Multiphysics® и COMSOL Server
Рассказ о ключевых возможностях и преимуществах численного моделирования в пакете COMSOL Multiphysics®, включая совместное решение ...
Сергей Янкин
Математические основы машинного обучения. Семинар 2.
Второй семинар по курсу "Математические основы машинного обучения". Семинарист: Грабовой А.В. Ссылка на семинары: ...
Machine Learning
Системы-на-Модуле (SoM) от Trenz Electronic для создания устройств на ПЛИС Xilinx. Вебинар
Проектирование современной электроники – это довольно сложный и затратный процесс. Написание ПО, разводка и изготовление печатных плат, ...
Макро Групп
Мастер-класс ITNT 2018 "Моделирование оптических систем в COMSOL"
На мастер-классе систематизированы и продемонстрированы основные техники моделирования оптических систем с помощью ПО COMSOL: ...
Сергей Янкин
Введение в машинное обучение 4
Machine Learning
Сириус.Дома: Математическое моделирование гидробиологических процессов
Антон Леонтьев, программист НИЦ «Супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров», аспирант Института компьютерных технологий и информационной ...
Образовательный центр "Сириус"
Н. Глебова Современные тренды ГИС и новые функции ArcGIS 10.6, актуальные для нефтегазовой отрасли.
ГИС стремительно меняются под воздействием цифровой трансформации. В презентации – общее видение трендов, влияющих на развитие ИТ ...
esricis
Введение в научное программирование, 2020-06-09
Dmitry Kulyabov
Евгений Бурнаев, Сколтех, ИППИ: «Machine Learning in engineering and industrial applications»
Кристина Рула
К.В.Воронцов. О некоторых задачах и методах интеллектуального анализа данных. 25.02.2014
Математический кружок ФУПМ МФТИ. Подробности: http://www.mathnet.ru/php/conference.phtml?option_lang=rus&eventID=31&confid=395.
Optimization and Statistics in MIPT
А. В. Гасников "Об эффективности экспоненциального взвешивания в задачах..."
"Об эффективности экспоненциального взвешивания в задачах о многоруких бандитах и выпуклой оптимизации" Александр Гасников ПреМоЛаб, ...
Alexander Korzh
007. Нелинейная регрессия - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
009. Регрессионный анализ и метод главных компонентов - К. В. Воронцов
Курс "Машинное обучение"
Компьютерные науки
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
Машинное обучение и анализ данных. Обзор решаемых задач, методов и примеров применения. • Что такое машинное обучение? • Математический ...
Дмитрий Коробченко
MATLAB для анализа бумаг с фиксированной доходностью
В этом вебинаре вы узнаете, как использовать MATLAB для анализа и оценки бумаг с фиксированной доходностью. В процессе вебинара мы подберем ...
MATLABinRussia
Б.С. Кашин. Линейные коды, исправляющие ошибки, и смежные вопросы функционального анализа
16.11.2006 16:00 Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклова РАН: Б.С. Кашин, ...
МЦМУ МИАН
