076. Дискуссия «Тренды data science»
- Кто и как диктует моду в data science?
- Какие прикладные задачи из области machine learning на данный момент самые актуальные? Какие не получается решить?
- Какие популярные тренды в data science сейчас?
- В какой сфере деятельности data science в этой стране развивается лучше всего? Будущее DS в Poccии?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча сообщества Open Data Science. Мы испытали новый формат: программа не была определена заранее, а составлялась по запросам аудитории.
Мы собрали больше 500 заявок от участников и ответили на самые популярные и интересные вопросы.
Посмотреть записи других выступлений можно на странице мероприятия: https://events.yandex.ru/events/ds/21-oct-2018/
Видео 076. Дискуссия «Тренды data science» канала Компьютерные науки
- Какие прикладные задачи из области machine learning на данный момент самые актуальные? Какие не получается решить?
- Какие популярные тренды в data science сейчас?
- В какой сфере деятельности data science в этой стране развивается лучше всего? Будущее DS в Poccии?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча сообщества Open Data Science. Мы испытали новый формат: программа не была определена заранее, а составлялась по запросам аудитории.
Мы собрали больше 500 заявок от участников и ответили на самые популярные и интересные вопросы.
Посмотреть записи других выступлений можно на странице мероприятия: https://events.yandex.ru/events/ds/21-oct-2018/
Видео 076. Дискуссия «Тренды data science» канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Bias-variance tradeoff в анализе данных и реальной жизни. Максим Николаев, Школа анализа данныхData Dojo — ML тренировка 22 апреля 2023ML Party Yerevan — 2 марта 2023Data Dojo — ML тренировка 16 февраля 2023Data Dojo — новогодняя ML тренировка 24 декабря 2022Data Dojo — ML тренировка 17 ноября 2022Data Dojo — ML тренировка 22 сентября 2022Седьмой рождественский коллоквиум по компьютерному зрению — 28 декабря 2021Shifts Challenge | Distributional Shift and Robustness in Autonomous Vehicle PlanningShifts Challenge | Shifts and other vices of human-computer dialogueShifts Challenge | Panel Discussion "Frontiers for Uncertainty Estimation and Robustness"Shifts Challenge | Adapting to Novel Data Distributions | Kate SaenkoShifts Challenge | Presentation and Plenary talk | Andrey MalininРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 9. Индекс ближайшего превосходящего элементаПисьменный разбор экзамена ШАД. Задача 8. Рёбра в графеРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 7. Неравенство для производнойРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 6. РазмерностиРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 5. Предел и вероятностиРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 4. Геометрическая вероятностьРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 3. Математическое ожидание числа шаровРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 2. Матрица проекции