8 лекций, чтобы разобраться в машинном обучении и нейросетях

2 комментария
8 лекций, чтобы разобраться в машинном обучении и нейросетях

Spark.ru собрал лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться.

Читать далее...

С работой алгоритмов машинного обучения вы сталкиваетесь каждый день. Это распознавание изображений, поисковая выдача, голосовые помощники, рекомендации контента и, конечно же, реклама. Здесь собраны лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться.

Машинное обучение

Вводная лекция от кандидата физико-математических наук Дмитрия Ветрова. Учёный объясняет, как работает машинное обучение, что такое глубинное обучение и как устроены нейросети.

Математические методы прогнозирования объемов продаж

Другая лекция от ПостНауки — член РАН Константин Воронцов показывает частный пример применения методов машинного обучения в бизнесе. Математик объясняет, как его команда построила модель прогнозирования объёмов продаж для крупной розничной сети.

Прекрасные и ужасные последствия самообучения компьютеров

Спикер TED, специалист по машинному обучению и CEO компании Enlitic Джереми Говард делает свои прогнозы о том, что произойдёт, когда мы научим компьютеры учиться.

Как мы учим компьютеры понимать изображения

Ещё одна лекция в рамках TED. Эксперт по компьютерному зрению Фей-Фей Ли описывает последние достижения машинного обучения, включая базу данных, содержащую 15 миллионов фотографий, которую создала её команда, чтобы научить компьютер понимать изображения.

Как мы обучаем технику не смотреть и слушать, а видеть и слышать?

Несмотря на первые 20 минут тишины, довольно бодрая лекция по глубинному обучению от теххаба KL10CH и инженера в области машинного обучения, компьютерного зрения и обработки сигналов Исследовательского центра Samsung Дмитрия Коробченко. Для самых стойких и продвинутых.

И бонус для тех, кто настроен серьёзно:

Recent Developments in Deep Learning

Лекция известного специалиста по искусственным нейросетям Джеффри Хинтона, прочитанная в Торонтском университете. Профессор Хинтон рассказывает об основных достижениях в области глубинного обучения.

Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning

Один из основателей Coursera, доцент Стэнфорда и специалист в области машинного обучения и робототехники Эндрю Ын объясняет тонкости обучения с учителем и без.

Machine Learning for Video Games

За пять минут на примере Марио вам расскажут, как машинное обучение применяется в разработке видеоигр. 

Хотите сообщить важную новость?

Пишите в наш Телеграм

Горячие события

Вебинар «Советы от рекрутеров: как найти квалифицированную работу в Европе»
4 июня

Вебинар «Советы от рекрутеров: как найти квалифицированную работу в Европе»

JSNation 2020 Amsterdam
3 июня — 5 июня

JSNation 2020 Amsterdam

Amsterdam
Бесплатные творческие лаборатории в ИТ-школе Адукар
3 июня — 7 июня

Бесплатные творческие лаборатории в ИТ-школе Адукар

Минск

Читайте также

Microsoft и Intel работают над новым антивирусом, который конвертирует малварь в картинки
Microsoft и Intel работают над новым антивирусом, который конвертирует малварь в картинки

Microsoft и Intel работают над новым антивирусом, который конвертирует малварь в картинки

Microsoft создала AI-модель, которая опознаёт 97% критических багов
Microsoft создала AI-модель, которая опознаёт 97% критических багов

Microsoft создала AI-модель, которая опознаёт 97% критических багов

1 комментарий
Huawei открыла фреймворк для разработки AI-приложений MindSpore
Huawei открыла фреймворк для разработки AI-приложений MindSpore

Huawei открыла фреймворк для разработки AI-приложений MindSpore

Uber и OpenAI представили фреймворк для распределённого обучения нейросетей
Uber и OpenAI представили фреймворк для распределённого обучения нейросетей

Uber и OpenAI представили фреймворк для распределённого обучения нейросетей

Обсуждение

george
george Engineer в EIS Group
0

Второе видео — полный трэш. "Мы использовали метод экспоненциального скользящего среднего, модели Брауна, Тейла-Вейджа и другие..." И в таком ключе все интервью. Спасибо, блин. Очень помогло что-то понять.

1

Дало набор ключевых слов - очень даже много дало.

Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже