Лекция 1: Введение
Дается определение науки "Эконометрика". Рассматривается иллюстрирующий его пример построения эконометрической модели склонности к ...
НОУ ИНТУИТ
Обучение с подкреплением - 08.10.20
finkrer
[DeepBayes] День 2, лекция 1. Дмитрий Ветров. Модели с латентными переменными
ФКН ВШЭ
4. Линейные модели и градиентный спуск: лекция
На этом занятии речь пойдёт о таких важных понятиях, как линейные модели в машинном обучении и об алгоритме оптимизации -- градиентном спуске ...
Deep Learning School
Численные методы оптимизации 6. Нижние оценки. Рестарты
Лекция от 11 марта 2020 Лектор - Гасников Александр Владимирович Съёмка - Цвик Григорий Монтаж - Роман Бондарь.
Лекторий ФПМИ
Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 6
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
«Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group
Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group О докладе Рассказ про бустинг. Что нужно знать, чтобы самому ...
FunCorp
Семинар Объединенной Научной Школы ГАИШ 10.06.2020
Cеминар объединенной научной школы ГАИШ МГУ «Физика звезд, релятивистских объектов и галактик» Доклады: И.И. Антохин, А.М. Черепащук, Е.А.
Sternberg Astronomical Institute MSU
011. Байесовская теория классификации. Логическая регрессия. Восстановление смеси плотностей
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 12
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
Сириус.Дома: Введение в методы оптимизации
Заключительная лекция мини-курса по оптимизации с сотрудником кафедры математических основ управления МФТИ Александром Безносиковым.
Образовательный центр "Сириус"
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
[DeepBayes] День 2, лекция 2. Дмитрий Ветров. Масштабируемые байесовские методы
ФКН ВШЭ
Лекция 6. Introduction in deep learning
Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action Репозиторий курса на гитхабе: https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016.
Data Mining in Action
Национальный Суперкомпьютерный Форум. Открытие, пленарное заседание
НСКФ посвящен вопросам создания и практики применения суперкомпьютерных технологий, проводится при поддержке ФАНО России и Отделения ...
НСКФ Оргкомитет
Теоремы достаточности для вероятности неразорения в моделях страхования с инвестициями
Белкина Т.А.
Quant Lab
Deep Multigrid — Александр Катруца
Секция DeepTensor workshop Data Fest⁵, 2018.04.28.
ODS AI Global
Информационный поиск. Ранжирование с машинным обучением
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Современные методы и средства построения систем информационного поиска". Лекция ...
Технострим Mail.Ru Group
Дифференциальные уравнения, ПМИ 187 - семинар 19.05.2020
Преподаватель - Стукопин В.А. Курс "Дифференциальные уравнения", бакалаврская программа "Прикладная математика и информатика" НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Deep Learning - more questions than answers — Дмитрий Ветров
Секция Russian ML keynotes, part 2 Data Fest⁵, 2018.04.28.
ODS AI Global
Ядыкин И. Б., Искаков А. Б. (ИПУ РАН)
Доклад: Спектральные методы оценки устойчивости и управления в электроэнергетических системах.
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН
Математические основы машинного обучения. Лекция 7.
Седьмая лекция по курсу "Математические основы машинного обучения". Лектор: Воронцов Константин Вячеславович. Ссылка на лекции: ...
Machine Learning
Математические основы машинного обучения. Лекция 3.
Третья лекция по курсу "Математические основы машинного обучения". Лектор: Воронцов Константин Вячеславович. Ссылка на лекции: ...
Machine Learning
Математические основы машинного обучения. Лекция 9.
Девятая лекция по курсу "Математические основы машинного обучения". Лектор: Воронцов Константин Вячеславович. Ссылка на лекции: ...
Machine Learning
Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей/FOREX
Проверенные и надёжные сайты для заработка в интернете без вложений. 1. Форум ФорексДеньги. Получайте деньги за написание любых постов!
Аудиокниги о Трейдинге и Dendy - ностальгия!
Сессия А-51. Источники экономического роста
Доклад на тему «Источники долгосрочного роста секторов российской экономики» докладчик - С. М. Иващенко (ИПРЭ РАН, НИФИ, СПбГУ) Доклад на ...
XXI Апрельская конференция / XXI April Conference
Бояров Андрей Александрович
Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Специальность 01.01.09 — Дискретная математика и ...
Защиты диссертаций в СПбГУ
Лекция по курсу ММО - 08.04.2020, 17:25 - Линейные модели машинного обучения
Юрий Гапанюк
Введение в нейронные сети (теория)
Айрат Галямов