Введение в эпигеномику — лекция 7
Курс «Введение в эпигеномику», ПМИ ФКН ВШЭ, 22/23 учебный год
Лектор — Иван Антонов
Страничка курса: http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_%D0%91%D0%B8%D0%BE%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2_%D0%B3%D0%BE%D0%B4_2022/23
Все видео курса: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qvZ1dO-dAxqGLGafjlXBNl
Видео Введение в эпигеномику — лекция 7 канала ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Лектор — Иван Антонов
Страничка курса: http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80_%D0%91%D0%B8%D0%BE%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2_%D0%B3%D0%BE%D0%B4_2022/23
Все видео курса: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0qvZ1dO-dAxqGLGafjlXBNl
Видео Введение в эпигеномику — лекция 7 канала ФКН ВШЭ — дистанционные занятия
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
20 марта 2023 г. 13:04:43
01:27:09
Другие видео канала
Основы машинного обучения, лекция 10 — логистическая регрессия, метод опорных векторов
Методы оптимизации – лекция 10.03.2023
Линейная алгебра и геометрия, ПМИ основной поток 2022/2023 — лекция 22
Основы машинного обучения, лекция 15 — градиентный бустинг
Безопасность компьютерных систем — занятие 2
Анализ данных секвенирования — Семинар 10
Машинное обучение 2, лекция 1 — ядровые методы
АКОС — лекция 25.02 — процессы
Прикладные задачи анализа данных — семинар 10 (ИАД-5)
Введение в программирование (Python) — ИАД-6 (12.10)
Линейная алгебра и геометрия, ПМИ основной поток 2022/2023 — лекция 26
Основы глубинного обучения, лекция 5 — оптимизация в глубинном обучении
Основы машинного обучения, лекция 13 — решающие деревья, бэггинг, случайные леса
Глубинное обучение в обработке звука, лекция/семинар 7.
Машинное обучение 1, лекция 12 — градиентный бустинг
Машинное обучение 2, лекция 5 — одноклассовая классификация
ДВФУ, Машинное обучение, лекция 1
Линейная алгебра и геометрия, ПМИ основной поток 2021/2022 — лекция 33
Введение в DS, УБ и МиРА, Лекции 5-6
Машинное обучение 2, лекция 15 — нейросети для табличных данных