Загрузка...

Бонус) Скринкаст лекции. Линейные модели регрессии (весна 2020, курс "Введение в машинное обучение")

Всем успешной подготовки)

Информация о лекциях:
http://razinkov.ai

Телеграм-канал с анонсами лекций и материалами по машинному обучению:
https://t.me/razinkov_ai

Видео Бонус) Скринкаст лекции. Линейные модели регрессии (весна 2020, курс "Введение в машинное обучение") канала Евгений Разинков
machine learning computer vision AI razinkov.ai
Комментарии отсутствуют
Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
25 сентября 2020 г. 2:02:29
01:06:46
Евгений Разинков
Теги
Правообладателям
Жалоба на материал Недопустимый материал Нарушение авторских прав
Комментарии
Поделиться
Другие видео канала

Машинное обучение (2023). Лекция 6. Деревья решенийМашинное обучение (2023). Лекция 6. Деревья решений

Сверточные нейронные сети. Лекция 14.Сверточные нейронные сети. Лекция 14.

Глубокое обучение. Лекция 3. Обратное распространениеГлубокое обучение. Лекция 3. Обратное распространение

Принципы построения сверточных архитектур. Лекция 6 по глубокому обучениюПринципы построения сверточных архитектур. Лекция 6 по глубокому обучению

Monte Carlo Learning. Off-Policy Evaluation and Control. Лекция 6 по обучению с подкреплением.Monte Carlo Learning. Off-Policy Evaluation and Control. Лекция 6 по обучению с подкреплением.

Что делать когда данных мало? Лекция 3 по машинному обучениюЧто делать когда данных мало? Лекция 3 по машинному обучению

Быстрое обнаружение аномалий на изображениях. Лекция 6 по обнаружению аномалийБыстрое обнаружение аномалий на изображениях. Лекция 6 по обнаружению аномалий

Глубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетейГлубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетей

AI: от основ до трансформеров. Регрессия. Лекция 3.AI: от основ до трансформеров. Регрессия. Лекция 3.

Self-supervised learning: BYOL. Последняя лекция на факультете ВМК КФУ.Self-supervised learning: BYOL. Последняя лекция на факультете ВМК КФУ.

Философия глубокого обучения. Лекция 6 по Modern Deep Learning.Философия глубокого обучения. Лекция 6 по Modern Deep Learning.

Глубокое обучение. Лекция 3.1. Обратное распространение (продолжение)Глубокое обучение. Лекция 3.1. Обратное распространение (продолжение)

Математические основы AdaBoost. Лекция 9 по машинному обучениюМатематические основы AdaBoost. Лекция 9 по машинному обучению

Llama 3.1: разбор статьи. Часть 2. Architecture & Scaling laws.Llama 3.1: разбор статьи. Часть 2. Architecture & Scaling laws.

Обратное распространение через MLP . Лекция 5 по Modern Deep Learning (2023).Обратное распространение через MLP . Лекция 5 по Modern Deep Learning (2023).

Llama 3.1: разбор статьи. Часть 9. Long context & Tool useLlama 3.1: разбор статьи. Часть 9. Long context & Tool use

Self-Supervised Learning. Часть 1. Лекция 5 по Advanced Computer VisionSelf-Supervised Learning. Часть 1. Лекция 5 по Advanced Computer Vision

Логистическая регрессия. Лекция 8.Логистическая регрессия. Лекция 8.

Так обучается любая нейронная сеть. Лекция 3 по глубокому обучениюТак обучается любая нейронная сеть. Лекция 3 по глубокому обучению

Введение в AdaBoost. Лекция 8 по машинному обучениюВведение в AdaBoost. Лекция 8 по машинному обучению

Яндекс.Метрика
© 2008-2026 «Информационно-развлекательный портал города Верхняя Салда»
salda.ws@mail.ru salda_ws Контакты Карта портала Сообщить об ошибке Соглашения Пользовательское соглашение Соглашение о конфиденциальности Согласие на обработку персональных данных Информация для правообладателей Об использовании Cookies
Все заметки Новая заметка Страницу в заметки
Страницу в закладки Мои закладки
На информационно-развлекательном портале SALDA.WS применяются cookie-файлы. Нажимая кнопку Принять, вы подтверждаете свое согласие на их использование.
О CookiesНапомнить позжеПринять