Имитационное моделирование
Спикер: Андрей Коротин, специалист по имитационному моделированию, ПАО "Газпром нефть" Темы вебинара: -...
SF Education
Лекция 11. Геометрическая вероятность и общее определение вероятности
https://compscicenter.ru/ Геометрическая вероятность. Парадокс Бертрана. Метод Монте-Карло. Абсолютно непрерывные...
Computer Science Center
Машинное обучение с подкреплением. Лекция №4
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №4 2 октября 2019 года Преподаватель - Кандид...
Лекторий ФИВТ
ELCUT: Решение задач оптимизации
Решение задач оптимизации с помощью ELCUT Запись онлайн семинара, который состоялся 8 июля 2014 на сайте www.elcut.ru....
elcut2010
Практика реализации генетических алгоритмов. Часть 2 (Максим Рубцов)
г. Саранск, 24 апреля 2019 г. IT-сообщество Саранска FoxDevs, доклад: "Практика реализации генетических алгоритмов....
Fox Devs
Информатика 11 класс 16-17 неделя Вероятностные модели
Информатика 11 класс Вероятностные модели Из этого видео-урока вы узнаете: -Построение информационной модел...
Школа им. Н.И. Лобачевского ОНЛАЙН
Генератор случайных чисел и построение частотограммы
С использованием пакета "Анализ данных" из Excel сгенерированы случайные числа по закону нормального распред...
Olga Galanina
Ю.И. Журавлев. Математические методы прогнозирования
27.12.2007 16:00 Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклов...
МЦМУ МИАН
A.4.0 Теория вероятностей: дискретные распределения
dudvstud #математиканапальцах #ityoutubersru Телеграм: https://t.me/dudvstud. Инстаграм: https://www.instagram.com/dudvstud/ Донат: ...
dudvstud
«Вероятностное программирование: преимущества байесовского подхода». Павел Кнорр, Logicify
Павел рассказывает о преимуществах и недостатках байесовского вывода и MCMC методов для построения прогност...
DataArt Online
Математические методы прогнозирования объемов продаж — Константин Воронцов
Это видео было опубликовано на сайте ПостНаука (http://postnauka.ru/). Больше лекций, интервью и статей о фундаментал...
ПостНаука
03 Frolov 24 04 p1
IWP RAS
A.4.4 Распределение случайной величины. Матожидание, дисперсия и их свойства.
dudvstud #математиканапальцах #ityoutubersru Телеграм: https://t.me/dudvstud. Инстаграм: https://www.instagram.com/dudvstud/ Донат: ...
dudvstud
Система Вероятностной Оценки Запасов и Ресурсов _ ВОЗИР
Рассматривается компьютерная система вероятностной оценки запасов и ресурсов углеводородов, получившая...
Alfred Starobinets
Гауссовские процессы на языке Python | Технострим
Мероприятие: PyData meetup от 25.04.2017 Выступающий: Ермек Капушев, ИППИ РАН Гауссовские процессы – мощный инструмен...
Технострим Mail.Ru Group
Моделирование рыночных рисков с MATLAB
В этом вебинаре вы узнаете, как использовать MATLAB для создания гибкой инфраструктуры расчета и управления...
MATLABinRussia
Машинное обучение с подкреплением. Лекция №8
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №8 30 сентября 2019 года Преподаватель -...
Центр развития электронного обучения МФТИ
Теория вероятностей и математическая статистика
Теория вероятностей и математическая статистика. Гмурман В.Е. Учебник для прикладного бакалавриата http://www.bi...
Образовательная платформа ЮРАЙТ
Как измерить все, что угодно Оценка стоимости нематериального в бизнесе Дуглас Хаббард
Как измерить все, что угодно. Оценка стоимости нематериального в бизнесе Дуглас Хаббард Вы узнаете: - что...
Аудио Онлайн
Коммивояжер - решение алгоритмом муравьёв
В этом видео я реализую алгоритм описаной в Exponenta Pro - Математика в приложениях №4(4)/2003 в статье «Муравьиные...
Volodya Mozhenkov
Прикладное машинное обучение 8. Model free методы.
Лекция от 25.10.2019 Лектор: Радослав Нейчев Ссылка на материалы занятия: https://github.com/ml-mipt/ml-mipt/tree/master/week1_08_model_free...
Лекторий ФИВТ
Java8: Advanced Stream Techniques (Sergey Kuksenko, Russia)
Only lazy Java developers didn't hear about new Java 8 and its powerful feature 'stream API'. The most active developers already tried to play with streams.
jeeconf
Лекция 2 | Что такое случайное блуждание? | Станислав Смирнов | Лекториум
Лекция 2 | Курс: Что такое случайное блуждание? | Лектор: Станислав Смирнов | Организатор: Лекторий ФМЛ 239 Смот...
Лекториум
Алексей Потапов — Глубокое обучение, вероятностное программирование и метавычисления
В докладе будут рассмотрены два основных класса моделей в анализе данных и машинном обучении — генеративн...
SmartData
Ускорение МРТ нейросетями (FastMRI Challenge) — Сергей Кастрюлин
Сергей Кастрюлин рассказывает про опыт участия в соревновании FastMRI Challenge, организованном Facebook и NYU. Соревнов...
ML Trainings
Основные принципы молекулярных симуляций | Павел Яковлев, BIOCAD
Лектор: Павел Яковлев (BIOCAD) Летняя школа по биоинформатике: https://bioinf.me/education/summer/2018 Слайды: http://bioinformaticsinstitute.ru...
Институт биоинформатики
Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 6
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
НОК-6, Виталий Курбаковский: Анализ причин искажения кривой ожидаемой волатильности
Графики и полный текст доклада на НОК-6 доступны по ссылке: http://lowrisk.ru/nok/video_kurbakovsky/ Просто о важном. О смысле...
Alina Ananyeva
ЛШ НА МФТИ 2018 "Суперкомпьютерное многомасштабное моделирование" Стегайлов В.В.
Абитуриенты МФТИ
Риски в бизнес-планировании лесопромышленных предприятий
ПДМ, Доц. Ахметова Д.А.
Lector KNRTU
2020.04.07 К.А. Царьков «Необходимые условия оптимальности и градиентный метод поиска ...»
Доклад «Необходимые условия оптимальности и градиентный метод поиска оптимального линейного регулятора...
Laboratory Seven
Aleksei Chernigin – ML Denoising With Tensor Flow
Video recorded at GDG DevFest Gorky 2018. All about Mobile, Web and Cloud. Learn more at https://devfest2018.gdgnn.ru/ People will learn about modern ...
GDG Nizhny Novgorod
Матрица Науки. "Теория вероятностей".
Герой: Д.Н. Запорожец. Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В.А.Стеклова РАН. Теория...
Матрица Науки
Тренировка по машинному обучению 1 февраля
ML Trainings
[DeepBayes] День 2, лекция 1. Дмитрий Ветров. Модели с латентными переменными
ФКН ВШЭ
Управление рисками в управлении проектами
Управление рисками в управлении проектами Наш сайт: https://goo.su/11XD Учебный центр «Микротест» специализирует...
Microtest
Лекция 10. Ядерные оценка плотности. Непараметрическая регрессия
Ядерная оценка плотности и гистограмма. Оценка Розенблата-Парзена. Ядро оценки. Ширина окна. Кластеризация....
Computer Science Center
TensorFlow time series: слишком линейный для финансовых рынков?
Максим Дмитриевский
Е.В. Бурнаев. Статистические задачи оценки многообразий для предсказательного моделирования
Общеинститутский семинар «Коллоквиум МИАН» 5 декабря 2019 г. 16:00, г. Москва, конференц-зал МИАН (ул. Губкина,...
МЦМУ МИАН
[DeepBayes] День 3, лекция 2. Сергей Бартунов. Байесовские методы в обучении с подкреплением
ФКН ВШЭ
Аспекты решеточной модели Хаббарда и вызовы для квантовых компьютеров
к.ф.-м.н. Сотников Андрей Геннадиевич.
Общефизический Семинар Физтех
[DeepBayes] День 2, лекция 2. Дмитрий Ветров. Масштабируемые байесовские методы
ФКН ВШЭ