Посмотреть

915 постов

Видеоматериалы дистанционных семинаров и мастер-классов, лекции обучающих проектов “Топ Эксперт”, MAIL.RU GROUP и “Академии Яндекс”, ежемесячные встречи с экспертами из мира IT, курсы по SEO, PPC и PHP – все это собрано в базе знаний Numeralis.ru, которая ежедневно пополняется.

Безопасность интернет-приложений. Лекция 3_8. SQL Injection

В лекции 3_8. “SQL Injection” рассказывается об одном из самых распространенных способов взлома сайтов и программ, работающих с базами данных. Q=”select username from users where id=”+req_id+”and group=’guest’”: Print(db_query(Q)): …
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Современные методы и средства построения систем информационного поиска. Лекция 9. Дизайн поисковой выдачи. Сниппеты. Оценка качества поиска. Андреев Игорь

Андреев Игорь рассказывает о дизайне поисковой выдачи, о сниппетах и оценке качества поиска. Примеры дизайна страниц поисковых выдач разных ресурсов Компоненты SERP Органические результаты Выделение параграфов Разбиение на предложения Формирование…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

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

Романенко Алексей детально рассказывает о веб-поиске и говорит о спайдер. Популярность пользования поиска Веб без поисковых систем Немного истории Основы веб-поиска Потребности пользователей Как далеко заходят пользователи Эмпирическая оценка пользователем…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop. Лекция 6. MapReduce в Hadoop, графы. Романенко Алексей

Романенко Алексей рассказывает о графах и MapReduce в Hadoop. Граф, как структура данных Задачи и проблемы на графах Графы и MapReduce Матрица смежности Списки смежности Поиск кратчайшего пути Алгоритм Дейкстры…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 12. Ограниченная машина Больцмана. Нестеров Павел

Нестеров Павел рассказывает о нейросетевом автоэнкодере, стохастической и рекурентной нейронной сети. Говорит о машине Больцмана и ограниченной машине Больцмана. Рассказывает о распределении Гиббса и алгоритме contrastive divergence для обучения РБМ.…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 13. Глубокие нейронные сети. Нестеров Павел

Нестеров Павел рассказывает о трудностях обучения многослойного персептрона. Проводит предобучение используя РБМ. Говорит о глубоком автоэнкодере и глубокой многослойной нейросети. Рассказывает о Deep belief network и deep Boltzmann machine. Говорит…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 2. Задачи кластеризации. Анохин Николай

Анохин Николай рассказывает о постановке задач кластеризации и функции расстояния. Говорит о критериях качества кластеризации, EM-алгоритме, K-means и модификации. Задача кластеризации Смесь нормальных распределений и ЕМ K-means и его модификация
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 3. Алгоритмы кластеризации. Анохин Николай

Анохин Николай рассказывает об иерархической кластеризации и Agglomerative и Divisive алгоритмах. Говорит о различных видах расстояний между кластерами. Рассказывает о Stepwise-optimal алгоритме. Объясняет случай неэвклидовых пространств. Показывает, как проходят критерии…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 4. Задача классификации. Анохин Николай

Анохин Николай рассказывает о постановке задач классификации и регрессии, о теории принятия решений. Говорит о видах моделей. Приводит примеры функций потерь. Рассказывает о переобучении и метриках качества классификаций. Говорит о…
Смотреть материал
Поделиться
Numeralis
Удивительный мир Digital маркетинга