[DeepBayes] День 1, лекция 2. Дмитрий Ветров. Введение в байесовские методы
ФКН ВШЭ
Семинар «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук»
На втором заседании семинара «Междисциплинарные проблемы когнитивных наук» д.ф.н., в.н.с. Института философии РАН Е.Н. Шульга представит ...
Институт Философии РАН
Sergey Enin "Применение теоремы Байеса: тервер, datascience и рок-н-ролл"
Belarus Big Data
От управления ремонтами к управлению активами через управление надежностью и рисками. ISO55001
Простоев.НЕТ. От управления ремонтами к управлению активами через управление надежностью и рисками. ISO 55001. ТОиР. RCM. Техническое ...
Простоев.НЕТ ТОиР. RCM. Техническое обслуживание
Байесовский анализ. Моделирование методом Монте-Карло. Марковский анализ.
Александ Булычев.
Совет молодых ученых ФИЦ ИУ РАН
012. Нейробайесовский подход к задачам машинного обучения — Дмитрий Ветров
Компьютерные науки
Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 1
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
Просто о сложном. Видеолекция. Часть 1: равновесие по Нешу.
Видеолекция декана факультета Прикладной математики - процессов управления Санкт-Петербургского государственного университета, доктора ...
UFO VideoLab
Стандарты доказывания в судебной практике | Карапетов А.Г.
Карапетов Артём Георгиевич - доктор юридических наук, директор Юридического института «М-Логос», профессор Высшей школы экономики.
Юридическая фирма MIALEGIS
Условная вероятность (теорема Байеса)
Вторая серия из раздела "Вероятностные алгоритмы" на Академии Хана. Брит Круз рассказывает об условной вероятности и демонстрирует ...
edyo.ru
Какая математика нужна для Data Science? Интервью с преподавателями МГУ
Всё, что вы хотели знать о математике для анализа данных, но не знали, у кого спросить. Сайт издания «Библиотека программиста» — https://proglib.io ...
Библиотека программиста
Введение в машинное обучение | Григорий Сапунов (Intento)
Летняя школа по биоинформатике: http://bioinformaticsinstitute.ru/summer2017 Краткое введение в основы машинного обучения. Терминология, виды ...
Институт биоинформатики
7. ИНФОПОИСК 2. Машинное обучение в ранжировании. Часть 1 | Технострим
Слайды лекции: https://www.docme.ru/OsS6 Другие лекции курса: https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9o7YIhOfJtD1EaneGOGkN-_ ...
Технострим Mail.Ru Group
[DeepBayes] День 1, лекция 3. Дмитрий Кропотов. Введение в стохастическую оптимизацию
ФКН ВШЭ
AIML-4-5-6 Заключение
Смотрите другие видео этого курса, выполняйте упражнения и изучайте интеллектуальные системы и машинное обучение на нашем сайте!
Artificial Intelligence and Machine Learning
Области использования машинного интеллекта: Константин Воронцов в ИПУ РАН
"Области использования машинного интеллекта": лекция Константина Воронцова на Школе-семинаре для молодых ученых "Основы социоинженерии", ...
Лекции кафедры проблем управления МФТИ
Основы обработки текстов. Лекция 11
Основы обработки текстов. Спецкурс для студентов и аспирантов ВМК МГУ и ФКН ВШЭ Лектор: канд. физ.-мат. наук Турдаков Денис Юрьевич. Лекция ...
ИСП РАН
Массовый Deeplearning — практический подход простыми словами.
Ведущий — Александр Сербул, руководитель направления контроля качества интеграции и внедрений «1С-Битрикс». Вебинар 14 октябя 2016 г.
1С-Битрикс. Для бизнеса
Персонализация сайта как способ повышения конверсии: алгоритмы и технологии. 08.06.2018
Узнать больше о «1С-Битрикс: Управление сайтом»: https://www.1c-bitrix.ru/products/cms/ Подписывайтесь на канал 1С-Битрикс: ...
Вебинары 1С-Битрикс: Управление Сайтом
03. История развития биомедицинской статистики и её значимость в современной науке. С.Л. Плавинский
Научный семинар для молодых учёных Применение статистических методов в фундаментальных и прикладных биомедицинских научных ...
Сергей Тюленев
Стратегия, вранье и научный метод. S01E01-S01E04 с Марком Акоевым.
Блок 1. Зачем нам стратегия? Блок 2. Образ стратегии. Блок 3. Ресурсы ограничены, сконцентрируйтесь. Блок 4. Предсказания и научный метод как ...
Alexander Turkhanov
Что же делает AlphaGo? Глубокое обучение с подкреплением | Сергей Николенко | Лекториум
Что же делает AlphaGo? Глубокое обучение с подкреплением | Конференция: Машинное обучение и анализ алгоритмов | Лектор: Сергей Николенко ...
Лекториум
Аспирант-политолог Интигам Мамедов рассказывает о теории игр
Образовательная программа по политологии PolitIQ: http://politiq.ru Facebook: https://www.facebook.com/politIQ2016 ВКонтакте: https://vk.com/polit_iq ...
PolitIQ о политической науке
Машинное обучение в разведке и добыче (Дмитрий Коротеев, Сколтех)
Видеозапись выступления Дмитрия Коротеева на совместной конференции Yandex Data Factory и «Газпром нефти» (программа http://bit.ly/2kEocJq ...
Yandex Data Factory
Теория игр и оптимальное поведение в условиях конфликта. Леон Петросян
Профессор СПбГУ Леон Петросян расскажет о существующих математических моделях конфликтно-управляемых процессов.
ScienceLab2
Курс «Вероятность». Занятие 2. Условные вероятности, формулы полной вероятности и Байеса.
Дистанционные образовательные курсы по математике ФИВТ МФТИ «Вероятность». Запись онлайн-курса «Вероятность» по теме «Условные ...
Абитуриенты МФТИ
Лекция седьмая по математической статистике
Лектор — доц. И.В. Родионов Вероятностно–статистическая модель. Понятия наблюдения и выборки. Моделирование выборки из неизвестного ...
Лекторий ФПМИ
047. Интересные идеи и статьи в Reinforcement learning в 2017 году – Сергей Свиридов
Сергей Свиридов рассказывает о самых интересных идеях в обучении с подкреплением в уходящем году — SOTA-алгоритмах и подходах, ...
Компьютерные науки
ЗАМЕТКИ ПРО ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
КОГДА: 01.11.2020 - 11:00 КТО: Рамиль Зайнеев - CEO ZeBrains - https://www.facebook.com/zebrains За 10 лет в ИТ прошел весь путь от разработчика до ...
IT Way
Вебинар "Выбор DLP-системы: как избежать ошибок"
Главный специалист группы технических экспертов Zecurion Камиль Яруллин рассказал, как сориентироваться в многообразии DLP-систем на ...
ZecurionRUS
Интерактивный data mining
Data mining – интеллектуальный анализ данных, совокупность методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных и практически ...
Infoculture
Дисциплина: Математическое моделирование и информационные технологии при проектировании
Дисциплина: Математическое моделирование и информационные технологии при проектировании. Преподаватель: Шендалева Елена Владимировна.
Официальный канал ОмГТУ
«BIAS: механизмы нерациональных решений в медицине и повседневной жизни. Часть II»
Продолжение темы о механизмах нерациональных решений в медицине и повседневной жизни от Полины Шило. Как заметить и предотвратить ...
Первый медицинский канал
Лекция 6. Python и Машинное обучение
Займемся машинным обучением на Питоне.
Лиса-Краса
Сергей Николенко — Глубокие свёрточные сети для обнаружения объектов и сегментации изображений
Ближайшая конференция — SmartData 2020 9-12 декабря, Online Подробности и билеты: https://smartdataconf.ru/ . Свёрточные нейронные сети давно ...
SmartData
«Поиск темной материи в лабораторных условиях с помощью машинного обучения»
Лектор: Андрей Устюжанин, заведующий научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ.
Музей Космонавтики
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении
DataScience Lab, 13 мая 2017 Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении Ольга Татаринцева (Data Scientist at ...
GeeksLab Odessa
Лекция 3. Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения
Задача выбора модели в машинном обучении. Принцип наибольшей обоснованности. Лекция №3 курса «Введение в вероятностный язык построения ...
Computer Science Center
Персонализация контента в интернет магазинах. 06.02.2018
Узнать больше о «1С-Битрикс: Управление сайтом»: https://www.1c-bitrix.ru/products/cms/ Подписывайтесь на канал 1С-Битрикс: ...
Вебинары 1С-Битрикс: Управление Сайтом
Лекция 18: Теория массового обслуживания. Системы массового обслуживания
Классификация систем массового обслуживания. Рассматриваются простейшие и более сложные системы массового обслуживания. Лекция и тесты в ...
НОУ ИНТУИТ
Адаптивный тренажёр для обучения решению математических задач
Научно-исследовательский проект Создание веб-ресурса "Адаптивный тренажёр для обучения решению математических задач" и новой концепции ...
МГППУ
[RUS] Кирилл Васин (SEMrush): ML Pipeline: структуризация проектов по анализу данных / #PiterPy
ML Pipeline: структуризация проектов по анализу данных В XXI веке разработка ПО перестала полагаться на рок-звезд одиночек и стала развивать ...
PiterPy
