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
Методы Оптимизации. 4 лекция
Лекция курса по методам оптимизации. Лектор: Гасников Александр Владимирович. МФТИ, Факультет Управления и Прикладной Математики (ФУПМ, ...
Даня Меркулов
Лекция 5. Оценивание изменяющихся параметров. Фильтры Винера и Калмана
Алгоритмы оптимального оценивания изменяющихся (во времени) параметров. Фильтры Винера и Калмана.
Кафедра Телекоммуникации
Лекция №1
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №1 04 сентября 2019 года Преподаватель - Кандидат физико-математических ...
Дистанционные занятия МФТИ
СПбГУ -- 2020.11.11 -- Рейтинг ЧГК, начало HMM
Sergey Nikolenko
Машинное обучение. Обучение с подкреплением. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Процесс обучения представляется в виде игры агента со средой, в которой агент совершает действия, среда в ответ даёт премии, и агент должен ...
Компьютерные науки
Игорь Поспелов "Простота сложности экономики: сильный магистральный эффект"
Доклад на VI Школе междисциплинарного анализа социально-экономических процессов (Крым, 22-26 июля 2016) Другие материалы Школы ...
alexanderfilatov
Практические методы использования результатов атрибуции
Обсудим, как результаты атрибуционного моделирования помогают в планировании, защите медийных инвестиций и могут стать отличным ...
Никита Лисицын
Где в Computer Vision нужна математика. И какая.
Краткий гайд про то, какая математика была мне полезна на практике. Больше статей и видео тут - https://vk.com/cvml_team (или же на канале в телеге ...
Anton Maltsev
НИС "Байесовские методы и графическая идентификация"
Презентация двух статей.
Macro Research Seminar
Артеменко М.В. Лекция №2 «Кибернетика мышления и кибернетическое мышление»
Лекция №2 на тему «Кибернетика мышления и кибернетическое мышление» по дисциплине «Физиологическая кибернетика». Лекцию подготовил и ...
Видеолекции ЮЗГУ
Машинное обучение с подкреплением. Лекция №6
Цикл лекций по курсу "Машинное обучение с подкреплением" Лекция №6 16 октября 2019 года Преподаватель - Кандидат физико-математических наук ...
Дистанционные занятия МФТИ
Моделирование систем. Лекция 4. Сетевые модели
1. Задача планирования комплекса работ. 2. Сетевой график комплекса работ. 3. Алгоритм решения задачи сетевого планирования. 4. Общая ...
Образование для всех
RL#7: RL as Probabilistic Inference
Advanced Topics in Reinforcement Learning https://deeppavlov.ai/rl_course_2020 На лекции Павел Термичев разбирает идеи лежащие в основе ...
DeepPavlov
Р.В. Шамин. Лекция № 1 История искусственного интеллекта
Курс "Машинное обучение и искусственный интеллект в математике и приложениях", читаемый в Математическом институте им. В.А. Стеклова РАН: ...
Roman Shamin
Нечеткие модели оценки состояния объектов в условиях неопределенности
IT-консультации ➤ http://landwatersun.ru/pages/consult В докладе освещается диссертационная работа на тему «Методы формирования нечетких ...
landwatersun
Adv RL: RL as Inference (Pavel Temirchev)
На лекции мы разберем интуицию, скрывающуюся за алгоритмами Soft q-learning и Soft Actor-Critic, довольно долго державшими позиции SOTA в ...
Reinforcement Learning Reading Group
А.Н. Ширяев. Вероятность и концепция случайности
26.11.2009 16:00 Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклова РАН: А.Н. Ширяев, ...
МЦМУ МИАН
ChIP-Seq в изучении эпигенетических механизмов | Олег Шпынов, JetBrains Research
Лектор: Олег Шпынов (JetBrains Research) Летняя школа по биоинформатике: https://bioinf.me/education/summer/2018 Слайды: ...
Институт биоинформатики
Искусственный интеллект. Вебинар 3
На третьем вебинаре по направлению «Искусственный интеллект» олимпиады «Я — профессионал» вместе с лектором — зам. зав. лабораторией ...
Олимпиада студентов "Я — профессионал"
Машинное обучение: доп. главы 7. Тематическое моделирование
Лектор: Зухба А.В.
Студсовет ФПМИ МФТИ
Reinforcement Learning as Probabilistic Inference – Павел Темирчев
Секция Reinforcement Learning – Cube stage, 11 мая 2019 Презентации с Data Fest 6 ...
ODS AI Global
[DeepBayes] День 3, лекция 2. Сергей Бартунов. Байесовские методы в обучении с подкреплением
ФКН ВШЭ
От версии к версии: как сделать игру лучше
Василий Сабиров (devtodev) рассказывает: - как сделать верный отчёт по эффективности версий игры, - как провести когортный анализ и ...
devtodev
Текущая ситуация на FOREX
В рамках вебинара будут рассмотрены теоретическая и практическая стороны этого вопроса. Все примеры трендов и процесс построения трендовой ...
FIBO Group
Текущая ситуация на FOREX
В рамках вебинара будут рассмотрены теоретическая и практическая стороны этого вопроса. Все примеры трендов и процесс построения трендовой ...
FIBO Group
Конференция по машинному обучению. Трек «Фундаментальные исследования» 18 ноября
0:00 – Вступительное слово организаторов. Евгений Соколов 13:20 – Обучение с подкреплением и градиентная оптимизация выигрыша по политике.
ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Е.А. Руденко. Оптимальный рекуррентный логико-динамический фильтр большого порядка...
Международная конференция по дифференциальным уравнениям и динамическим системам 6 июля 2020 г. 16:00. Вечернее заседание. Секция ...
DIFF
Текущая ситуация на FOREX
В рамках вебинара будут рассмотрены теоретическая и практическая стороны этого вопроса. Все примеры трендов и процесс построения трендовой ...
FIBO Group
Текущая ситуация на FOREX
В рамках семинара рассмотрим теоретическую и практическую сторону этого вопроса. Все примеры трендов, и непосредственно процесса построения ...
FIBO Group
Знаковые субъективные представления для построения общего ИИ - Александр Панов - семинар AGI-Russia
Знаковые субъективные представления для построения общего искусственного интеллекта - Александр Панов Семинар русскоязычного сообщества ...
siberai
А.В. Булинский. Вероятностно-статистические методы выбора значимых факторов
18 июня 2015 г. 16:00, г. Москва. Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В. А. Стеклова РАН А.В.
МЦМУ МИАН
Maxim Kretov "Intrinsically-motivated Reinforcement Learning"
В докладе рассмотрена расширенная постановка задачи обучения с подкреплением, в которую введено понятие "внутренних" (intrinsic) наград или ...
ИППИ РАН
Smart Resource Allocation with Concurrent Learning Scheme for HetNet
We propose a distributed multi-agent strategy, where small cells locally control resource usage to maximise the overall system capacity. The main goal is to ...
ИППИ РАН
Олимпиада «Я — профессионал». Искусственный интеллект. Панов А.И. МФТИ
Третий из трёх вебинаров МФТИ по направлению «Искусственный интеллект» олимпиады «Я — профессионал» от 14 ноября 2018г. «Искусственный ...
Магистратура МФТИ
#008 ML Григорий Сапунов. Перспективы появления Искусственного Интеллекта общего назначения
В гостях Григорий Сапунов - кандидат технических наук, CTO компании Intento, а в прошлом - руководитель команды разработки Яндекс-новостей.
Machine Learning Podcast
Введение в социологию искусства. 2.
Проф. Александр Викторович Марков.
Alexander Markov
Теория медиа. Осень 2018. 2
Проф. Александр Викторович Марков.
Alexander Markov
Lecture 6: Posterior collapse + Disentangled representations (Oct 9, 2019)
Machine Learning
