Посты автора

Юлия Ласкевич

1590 постов
Люблю учиться, читать и делиться новостями. Зиму провожу в горах, занимаясь самообразованием и катаясь на лыжах, а летом возвращаюсь к морю. Но никогда не покину зону стабильного интернета, ведь рискую пропустить свежее событие, которое происходит где-то рядом…

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 7. Машина опорных векторов. Анохин Николай

Анохин Николай рассказывает о разделяющей поверхности с максимальным зазором. Говорит о формулировке задач оптимизации для случаев линейно-разделимых и линейно-неразделимых классов. Рассказывает о сопряженной задаче, опорных векторах, KKT-условиях. SVM для задач…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Современные методы и средства построения систем информационного поиска. Лекция 10. Особенности веб-поиска. Спайдер. Романенко Алексей

Романенко Алексей рассказывает об особенностях веб-поиска. Популярность пользования поиска Веб без поисковых систем? Немного истории Основы веб-поиска Потребности пользователей Как далеко заходят пользователи? Эмпирическая оценка пользователем результатов Эмпирическая оценка пользователем…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop. Лекция 9. ZooKeeper. Романенко Алексей

Романенко Алексей рассказывает о ZooKeeper. ZooKeeper ZooKeeper в экосистеме Hadoop Неправда о распределенных вычислениях Мотивация Как может выглядеть стандартная распределенная система? Почему координация распределенных систем сложна? Многоточечные программы на одной…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 8. Методы снижения размерности. Гулин Владимир

Гулин Владимир рассказывает о проблемах размерности, об отборе и выделении признаков. Говорит о главных и независимых компонентах и методах, основанных на автоэнкодерах. Знакомит с методами отбора признаков и методами, основанными…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Современные методы и средства построения систем информационного поиска. Лекция 11. Поиск дубликатов в Web. Романенко Алексей

Романенко Алексей рассказывает о поиске дубликатов в Web-е. Говорит о различных приложениях и знакомит с Shingling, Minhashing и Locality-Sensitive Hashing. Сравнение документов Пример: точные дубликаты Пример: версия для печати Пример:…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Создание презентаций. Презентация в PowerPoint. Мастер-класс. Хлынов Марк

Хлынов Марк объясняет, как правильно создавать презентации чтобы привлечь и удержать внимание зрителей. Учит, как донести информацию так, чтобы она надолго осталась в памяти. Показывает типичные ошибки в презентациях на…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop. Лекция 10. Apache Mahout. Фирулик Михаил

Фирулик Михаил рассказывает о Apache Mahout. Apache Mahout in Action Реализованные алгоритмы Классификация: Naive Bayes Кластеризация: k-Means Рекомендации Рекомендации: Коллаборативная фильтрация Рекомендации: Item-based Рекомендации: Stop One алгоритм Рекомендации: Apache.teste Рекомендации:…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 6. Линейные модели для классификации и регрессии. Анохин Николай

Анохин Николай рассказывает о линейных моделях, о постановке задач оптимизации. Дает примеры критериев. Рассказывает о градиентном спуске, регуляризации, методе Maximum Likelihood и о логической регрессии. Линейная регрессия Логическая регрессия Обобщенные…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 9. Алгоритмические композиции. Начало. Гулин Владимир

Гулин Владимир рассказывает о комбинации классификаторов, о модельных деревьях решения. Говорит о стохастических методах построения ансамблей классификаторов, о Bagging RSM и алгоритме Random Forest. Мотивация Образ методов построения алгоритмических композиций…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop. Лекция 11. Вычислительная модель Pregel. Анохин Николай

Анохин Николай рассказывает, как обрабатываются большие графы, о реализации Pregel: Apache Giraph и приводит примеры алгоритмов. Web 2.0 и социальные графы Примеры графов Задачи обработки графов Средства обработки больших графов…
Смотреть материал
Поделиться
Numeralis
Удивительный мир Digital маркетинга