Машинное обучение. Заключительная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
В заключительной лекции даётся беглый обзор курса, выделяются многочисленные сходства и взаимосвязи между различными методами машинного ...
Компьютерные науки
Моделирование систем. Лекция 3. Модели простых систем
1. Модели задач с начальными условиями. 2. Модели задач с граничными условиями. 3. Модели, описываемые дифференциальными уравнениями в ...
Образование для всех
Семинар ПИИ 27.01.2021. Панов А.И.
Панов Александр Игоревич «Одновременное обучение и планирование в когнитивной робототехнике» В докладе представлены результаты серии ...
РАИИ
Munchausen Reinforcement Learning
Одной из основных частей многих алгоритмов обучения с подкреплением является бутстрапинг. В частности, большинство алгоритмов использующих ...
Семинары по машинному обучению JetBrains Research
Математические основы машинного обучения. Лекция 2.
Вторая лекция по курсу "Математические основы машинного обучения". Лектор: Воронцов Константин Вячеславович. Ссылка на лекции: ...
Machine Learning
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
А.Ю.Горнов "Вычислительные технологии решения прикладных задач оптимального управления"
26.11.16.
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
008. Прогнозирование временных рядов - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД. Лектор: ...
Компьютерные науки
Машинное обучение. Обучение ранжированию. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Задача ранжирования отличается от классификации и регрессии тем, что вместо правильных ответов на объектах обучающей выборке задаётся ...
Компьютерные науки
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
[DeepBayes] День 3, лекция 3. Михаил Фигурнов. Механизмы внимания
ФКН ВШЭ
[DeepBayes] День 3, лекция 2. Сергей Бартунов. Байесовские методы в обучении с подкреплением
ФКН ВШЭ
[DeepBayes] День 5, лекция 3. Дмитрий Молчанов. Вариационный дропаут.
ФКН ВШЭ
Денис Дусь "Вероятностное моделирование в глубоком обучении"
В рамках доклада “Вероятностное моделирование в глубоком обучении” будут рассмотрены: 1. Преимущества, которые дает вероятностное ...
InData Labs
Введение в машинное обучение 2
Machine Learning
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
Николай Кучумов -- Доказательство вариационного принципа для замощений доминошками
Mathematical Physics School
Прикладное машинное обучение 9. Глубокое обучение с подкреплением.
Снимал: Михаил Кревский Монтировал: Артём Сапожников.
Лекторий ФПМИ
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
ТМШ V: Лекция А.В.Гасникова 17 июня 2013
А.В. Гасников «Об эффективности экспоненциального взвешивания в задачах о многоруких бандитах и выпуклой оптимизации», часть 1, теория.
Optimization and Statistics in MIPT
Data Mining, Лекция №13
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №13 "Глубокие ...
Технострим Mail.Ru Group
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
Neuroinformatics-2018 - И.Оселедец
Математика нейронных сетей. Открытые проблемы.
All-Russian Conference on Neuroinformatics
[DeepBayes] День 5, лекция 1. Дмитрий Ульянов. Неявные генеративные модели
ФКН ВШЭ
Deep Learning - more questions than answers — Дмитрий Ветров
Секция Russian ML keynotes, part 2 Data Fest⁵, 2018.04.28.
ODS AI Global
[DeepBayes] День 5, лекция 2. Дмитрий Молчанов. Байесовские нейросети
ФКН ВШЭ
RL reading club 04.10.2018
Maximum entropy RL и Variational inference. Планируется разобрать две статьи: Soft Actor-Critic и Latent Space Policies for Hierarchical RL. SAC мы уже ...
Reinforcement Learning Reading Group
Машинное обучение с подкреплением. Лекция №8
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №8 30 сентября 2019 года Преподаватель - Кандидат физико-математических ...
Дистанционные занятия МФТИ
Генеративные Состязательные Сети Нейронные сети на Python Урок - 17
Для уважаемых авторов OTUS , если что не так пишите пожалуйста в комментарии . Не кидайте страйк ) Я удалю сам.
WebTechnology
