Data Fest² Minsk 2018: Владимир Игловиков, Как быстро надо бежать, чтобы не отстать: ML edition
Поток I
Владимир Игловиков, Computer Vision Engineer @Lyft, PhD in Physics at UC Davis, Kaggle Grandmaster.
Как быть востребованным на конкурентном рынке труда Кремниевой Долины. Статьи, технологии, конкурсы, соратники, настрой и другие важные аспекты становления дата сайнтиста.
Видео Data Fest² Minsk 2018: Владимир Игловиков, Как быстро надо бежать, чтобы не отстать: ML edition канала SPACE
Владимир Игловиков, Computer Vision Engineer @Lyft, PhD in Physics at UC Davis, Kaggle Grandmaster.
Как быть востребованным на конкурентном рынке труда Кремниевой Долины. Статьи, технологии, конкурсы, соратники, настрой и другие важные аспекты становления дата сайнтиста.
Видео Data Fest² Minsk 2018: Владимир Игловиков, Как быстро надо бежать, чтобы не отстать: ML edition канала SPACE
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Игловиков: ВДВ, Kaggle, жизнь и зарплаты в Калифорнии, наука и менторство
Как выигрывать любые Data Science соревнования. Павел Плесков.
Dstl Safe Passage: детекция и классификация траспортных средств — Владимир Игловиков
Kaggle Home Credit: определение риска дефолта по кредитам — Евгений Патеха
Григорий Бакунов, Яндекс - Играть с ИИ: с чего начать и чем продолжить
Kaggle Dstl: сегментация объектов на спутниковых снимках — Артур Кузин
Kaggle Two Sigma Financial Modeling Challenge: предсказание финансовых величин — С. Семёнов
5 secrets to becoming a Kaggle grandmaster — Pavel Pleskov
Data Science: Kaggle GRANDMASTER за полгода? | Павел Плесков, Data Nerds
Ядовитые и галлюциногенные грибы // Михаил Вишневский Лекция 2018
Kaggle Toxic Comment: выявление и классификация токсичных комментариев — Носков, Котик, Галицкий
Александр Фонарев: «10 причин любить и ненавидеть соревнования по анализу данных»
Тайны Троцкого. Павел Карелин
Стас Семенов, Top-1 Kaggle: «Чему учит kaggle»
Лекция В.Г. Сурдина «Радио для инопланетян».
"Машинное обучение — профессия будущего", Валерий Бабушкин
Deep Learning на пальцах 7 - Segmentation и Object Detection (Владимир Игловиков)
Vladimir Iglovikov: Career development depth vs breadth
Андрей Себрант, «Яндекс» - Как не остаться без будущего
Избегание как традиция и образ жизни. Кирилл Шарков