А.В. Гасников (МФТИ). Мини-курс. Лекция 8. Стохастическая оптимизация
Лекция 8. Стохастическая оптимизация. Mini-batching. Примеры рандомизации. Описание общей схемы основных операций...
Кавказский Математический Центр АГУ
Численные методы оптимизации 2. Градиентный спуск
Лекция от 12.02.2020 (первая пропущена) Лектор - Гасников Александр Владимирович Съёмка - Цвик Григорий Монтаж...
Лекторий ФИВТ
004. Линейные методы классификации: метод стохастического градиента - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для...
Компьютерные науки
[DeepBayes] День 1, лекция 3. Дмитрий Кропотов. Введение в стохастическую оптимизацию
ФКН ВШЭ
Alexander Gasnikov: Современные численные методы стохастической оптимизации, bayesgroup.ru
В докладе пойдет речь о том как с помощью стохастической оптимизации можно решать задачи математической...
Arsenii Ashukha
А.В. Гасников (МФТИ). Мини-курс. Лекция 1. Введение в теорию сложности задач невыпуклой оптимизации
Лекция 1. Введение в теорию сложности задач невыпуклой оптимизации - Градиентный спуск. - Сходимость градие...
Кавказский Математический Центр АГУ
Введение в полиномиальную оптимизацию
Открытая лекция CS центра Сергей Романов (СПбГЭТУ "ЛЭТИ") О лекторе: Студент CS центра, аспирант кафедры автом...
Computer Science Center
Теоретический минимум по методам оптимизации
Все материалы доступны на https://fmin.xyz Теория 00:00:45 1. Общая концепция матричных производных. Градиент, Гессиан...
Даня Меркулов
[DeepBayes] День 4, лекция 2. Евгений Бурнаев. Гауссовские процессы и байесовская оптимизация
ФКН ВШЭ
Нейробайесовские методы. Лекция 2. Дважды стохастический вариационный вывод
Курс нейробайесовских методов в машинном обучении Лекция 2 Дважды стохастический вариационный вывод Лекто...
Группа ММП
Нейробайесовские методы. Лекция 1. Стохастический вариационный вывод (SVI)
Курс нейробайесовских методов в машинном обучении Лекция 1 Стохастический вариационный вывод (SVI) Лектор:...
Группа ММП
CatBoost - градиентный бустинг от Яндекса
Приглашённая лекция в рамках курса «Машинное обучение, часть 2» (весна 2018). Лектор — Анна Вероника Дорогуш...
Computer Science Center
Методы оптимизации 8. Сопряжённые градиенты, тяжелый шарик, ускоренный градиентный метод Нестерова
Студсовет ФПМИ МФТИ
007. Нелинейная регрессия - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для...
Компьютерные науки
Современные методы оптимизации — Александр Гасников
О выпуклых функциях, анализе больших данных и о том, как оптимизация ускорила процесс решения задач, расска...
ПостНаука
Машинное обучение. Метрические методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Метод ближайшего соседа является, пожалуй, самым простым методом классификации. Разбирая один за другим...
Компьютерные науки
011. Байесовская теория классификации. Логическая регрессия. Восстановление смеси плотностей
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для...
Компьютерные науки
Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 8
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
Методы оптимизации 7. Градиентный спуск
3:15 - Особенности численного решения 7:05 - Критерии остановки 10:55 - Оракул 14:15 - Информация о задаче 15:15 - Вычисле...
Лекторий ФИВТ
Денис Ярец (FAIR, NYU) - Квази-гиперболические методы оптимизации для глубинного обучения
Денис получает степень доктора наук в области машинного обучения в Нью-Йоркском университете. Также работа...
Bulba Ventures
Введение в ML
Введение в ИИ (история развития и применения) Типы задач и алгоритмов Ключевые проблемы роботы с данными...
SAP CIS
Машинное обучение. Линейные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Линейная модель играет фундаментальную роль в теории машинного обучения. Это простейшая модель нейрона...
Компьютерные науки
Методы Оптимизации. 2 лекция
Лекция курса по методам оптимизации. Лектор: Гасников Александр Владимирович. МФТИ, Факультет Управления...
Даня Меркулов
007. Тензорные разложения и их применения — Иван Оселедец
Компьютерные науки
Лекция 4 (часть 1). Стохастическая оптимизация и ее приложения
Optimization and Statistics in MIPT
Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 12
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович.
ФКН ВШЭ
Лекция 8. Обучение на больших выборках, Vowpal Wabbit. Открытый курс ODS по машинному обучению
То же видео, но с улучшенным звуком https://youtu.be/_bRb7LYeOp4 (tnx to Denis Cera) На 8-ой лекции обсудим приемы работы с признак...
Yury Kashnitsky
«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....
FunCorp
Б.Т.Поляк. Квадратичный мир. 23 декабря 2015
В рамках конференции "Выпуклая оптимизация и "стохастические" приложения"" Подробности: http://www.mathnet.ru/php/conference...
Optimization and Statistics in MIPT
Головин А. В. - Моделирование структур биополимеров - Оптимизация геометрии молекулярной динамики
0:00:18 1. Минимизация энергии и другие методы исследования поверхности потенциальной энергии 0:07:52 2. Алгоритмы...
teach-in
Теория меры 1. Геометрические вероятности
Лектор: Эрлих И.Г. Монтаж и съемка: Васильев Игорь.
Лекторий ФИВТ
Лекция 9: Применение оптимизации на практике
В лекции разбираются все основные инструменты для проведения клиентской оптимизации и проводится анализ...
НОУ ИНТУИТ
Лекция 1 | Рекомендательные системы | Евгений Соколов | Лекториум
Лекция 1 | Курс: Рекомендательные системы: классические и нейросетевые подходы | Лектор: Евгений Соколов...
Лекториум
А.Н. Ширяев. О стохастических оптимизационных задачах для диффузионных процессов
02.03.2006 16:00 Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклов...
МЦМУ МИАН
Нестеров Ю.Е. Лекция 2. Сложность задач оптимизации
Optimization and Statistics in MIPT
001. Вводная лекция - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для...
Компьютерные науки
Обобщение марковских моделей в обучении с подкреплением — Алексей Селезнев
Участники обсудят обобщения марковской модели. Главным образом, речь пойдёт о модели частично наблюдаемог...
Компьютерные науки
СПбГУ -- Машинное обучение -- стрим 04 апреля -- Марковские методы Монте-Карло (MCMC), часть 1
Sergey Nikolenko
Машинное обучение: начало
Постановка задачи машинного обучения. Виды обучения. “Дедуктивные” и “индуктивные” методы обучения....
Computer Science Center
Введение в управление организационными системами. Лекция 2. Распределение ограниченных ресурсов
В лекции рассматриваются механизмы распределения ограниченных ресурсов. Дается их классификация и основн...
Образование для всех
Моделирование систем. Лекция 8. Имитационное моделирование систем
1. Методы теории планирования эксперимента. 2. Стратегическое планирование машинных экспериментов с моделя...
Образование для всех
Метод наименьших квадратов
Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ittensive.com Предположим, что у нас есть данны...
Центр digital профессий ITtensive