018. Методы обучения ранжированию - К.В. Воронцов
Курс "Машинное обучение" является одним из основных курсов Школы, поэтому он является обязательным для всех студентов ШАД.
Лектор: Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО "Форексис". Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры "Математические методы прогнозирования" ВМиК МГУ. Эксперт компании "Яндекс". Доктор физико-математических наук.
Программу курса можно посмотреть по ссылке: http://shad.yandex.ru/program/machine_learning.xml
Видео 018. Методы обучения ранжированию - К.В. Воронцов канала Компьютерные науки
Лектор: Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО "Форексис". Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры "Математические методы прогнозирования" ВМиК МГУ. Эксперт компании "Яндекс". Доктор физико-математических наук.
Программу курса можно посмотреть по ссылке: http://shad.yandex.ru/program/machine_learning.xml
Видео 018. Методы обучения ранжированию - К.В. Воронцов канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Машинное обучение. Заключительная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 2
Машинное обучение. Обучение ранжированию. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Обучение с подкреплением. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Активное обучение. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Машинное обучение. Тематическое моделирование. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 1
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 6. Размерности
Письменный разбор экзамена ШАД. Задача 8. Рёбра в графе
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 1. Предел отношения
Научный митап Yandex Research
Обучение методу ZZ. Первая часть. EOline
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 4. Геометрическая вероятность
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 5. Предел и вероятности
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 3. Математическое ожидание числа шаров
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 7. Неравенство для производной
Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 3
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 2. Матрица проекции
Разбор письменного экзамена ШАД. Задача 9. Индекс ближайшего превосходящего элемента