027. Машинное обучение в киберспорте. Dota Science — Кирилл Неклюдов
Видео 027. Машинное обучение в киберспорте. Dota Science — Кирилл Неклюдов канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Машинное обучение и искусственный интеллект
078. Как в YouDo машинное обучение катится в продакшен – Адам Елдаров
CatBoost — новый метод машинного обучения от Яндекса
Машинное обучение. Обучение с подкреплением. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
ML: python и его библиотеки для работы с машинным обучением
Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Почему важно знать про машинное обучение
Машинное обучение. Кластеризация и частичное обучение. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Поиск ассоциативных правил. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Критерии выбора моделей. К.В. Воронцов, Школа анализа данных,Яндекс.
Машинное обучение. Линейные композиции, бустинг. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Обучение ранжированию. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
#тренды | Машинное обучение
Машинное обучение. Тематическое моделирование. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Композиции классификаторов, часть 2. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Из геофизики в machine learning. Как найти работу без опыта в машинном обучении