Что делать когда данных мало? Лекция 3 по машинному обучению
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Евгений Разинков. Детектор углов Харриса (Компьютерное зрение)
Машинное обучение (2023). Лекция 6. Деревья решений
Сверточные нейронные сети. Лекция 14.
Глубокое обучение. Лекция 3. Обратное распространение
Принципы построения сверточных архитектур. Лекция 6 по глубокому обучению
Быстрое обнаружение аномалий на изображениях. Лекция 6 по обнаружению аномалий
Глубокое обучение. Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетей
AI: от основ до трансформеров. Регрессия. Лекция 3.
Self-supervised learning: BYOL. Последняя лекция на факультете ВМК КФУ.
Философия глубокого обучения. Лекция 6 по Modern Deep Learning.
Глубокое обучение. Лекция 3.1. Обратное распространение (продолжение)
Математические основы AdaBoost. Лекция 9 по машинному обучению
Обратное распространение через MLP . Лекция 5 по Modern Deep Learning (2023).
Self-Supervised Learning. Часть 1. Лекция 5 по Advanced Computer Vision
Бонус) Скринкаст лекции. Линейные модели регрессии (весна 2020, курс "Введение в машинное обучение")
Логистическая регрессия. Лекция 8.
Так обучается любая нейронная сеть. Лекция 3 по глубокому обучению
Введение в AdaBoost. Лекция 8 по машинному обучению
Вредоносные примеры в компьютерном зрении. Лекция 4 по Advanced Computer Vision
Reinforcement Learning. Лекция 2. Марковский процесс принятия решений