Беседа с Александром Дьяконовым
Про Kaggle, карьеру, образование, роль советских ученых в становлении ML и про то, зачем нужен открытый курс по машинному обучению.
Все интервью серии:
- Александр Дьяконов https://youtu.be/qV3yjIyj7Dc
- Константин Воронцов https://youtu.be/DR3mgnEKRgI
- Евгений Соколов https://youtu.be/Dmkx6KGrjx8
- Дмитрий Ветров https://goo.gl/h197xr
- Эмели Драль и Виктор Кантор https://youtu.be/dqt6I8dv9UQ
Видео Беседа с Александром Дьяконовым канала Yury Kashnitsky
Все интервью серии:
- Александр Дьяконов https://youtu.be/qV3yjIyj7Dc
- Константин Воронцов https://youtu.be/DR3mgnEKRgI
- Евгений Соколов https://youtu.be/Dmkx6KGrjx8
- Дмитрий Ветров https://goo.gl/h197xr
- Эмели Драль и Виктор Кантор https://youtu.be/dqt6I8dv9UQ
Видео Беседа с Александром Дьяконовым канала Yury Kashnitsky
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
![mlcourse.ai. Lecture 6. Part 2. LASSO and Ridge. LTV prediction. Practice](https://i.ytimg.com/vi/B8yIaIEMyIc/default.jpg)
![MLClass, "Practical Data Science". Section "Toolbox". Lesson 3](https://i.ytimg.com/vi/j1cl-91PIQ0/default.jpg)
![Firing a cannon at sparrows: BERT vs. logreg](https://i.ytimg.com/vi/JIU6WZuWl6k/default.jpg)
![mlcourse.ai. Lecture 7. Part 1. Principal Component Analysis. Theory and practice](https://i.ytimg.com/vi/-AswHf7h0I4/default.jpg)
![mlcourse.ai: free hands-on dive into practical Machine Learning](https://i.ytimg.com/vi/CPlYV_DryEo/default.jpg)
![mlcourse.ai. Lecture 2. Visualization](https://i.ytimg.com/vi/WNoQTNOME5g/default.jpg)
![mlcourse.ai. Lecture 0. Introduction](https://i.ytimg.com/vi/QKTuw4PNOsU/default.jpg)
![How to jump into Data Science](https://i.ytimg.com/vi/FGuGg9F2VUs/default.jpg)
![Лекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai](https://i.ytimg.com/vi/vm63p8Od0bM/default.jpg)
![Лекция 10. Градиентный бустинг. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai](https://i.ytimg.com/vi/ow5LdsjzfL0/default.jpg)
![Topic 10. Part 1. Gradient boosting basics](https://i.ytimg.com/vi/g0ZOtzZqdqk/default.jpg)
![mlcourse.ai. Lecture -1. Outroduction](https://i.ytimg.com/vi/FrIW8ixKakw/default.jpg)
![mlcourse.ai. Lecture 3. Decision trees. Part 2. Practice](https://i.ytimg.com/vi/RrVYO6Td9Js/default.jpg)
![BERT classifier fine-tuning with PyTorch, HuggingFace, and Catalyst. Part 1. Intro](https://i.ytimg.com/vi/fPDUcaLPu58/default.jpg)
![Лекция 2. Визуализация. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai](https://i.ytimg.com/vi/uwQat1TV0JM/default.jpg)
![mlcourse.ai. Lecture 5. Part 3. Business task: predicting paying users. Practice](https://i.ytimg.com/vi/FmKU-1LZGoE/default.jpg)
![Лекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс ODS по машинному обучению mlcourse.ai](https://i.ytimg.com/vi/p9Hny3Cs6rk/default.jpg)
![Лекция 7. Обучение без учителя. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai](https://i.ytimg.com/vi/qmW968tw3AM/default.jpg)
![mlcourse.ai Fall 2019 Live Session 0](https://i.ytimg.com/vi/DrohHdQa8u8/default.jpg)
![mlcourse.ai. Lecture 5. Part 2. Classification metrics. Theory](https://i.ytimg.com/vi/aBOMYqGUlWQ/default.jpg)
![Лекция 1. Pandas. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению mlcourse.ai](https://i.ytimg.com/vi/dEFxoyJhm3Y/default.jpg)