Телевидение

912 постов

Машинное обучение: Методы обучения ранжированию. Воронцов Константин

Воронцов Константин  рассказывает о методах обучения ранжированию. Постановка задачи и приложения Постановка задачи Примеры приложений Функционалы качества ранжирования Основные подходы к ранжированию Поточечный подход Попарный подход Списочный подход Ранжирование в…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Активное обучение. Крохалев Евгений

Крохалев Евгений рассказывает об активном обучении. Постановка задачи Сэмплирование из коллекции Сэмплирование из потока Генерация запросов 2. Почему это работает 3. Общая схема 4. Выбор по степени неуверенности 5. Отбор…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Композиция классификаторов (продолжение). Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает о композициях классификаторов. Стохастические методы построения композиций Композиция классификаторов Бэггинг и метод случайных подпространств Случайные леса Разложение ошибки на смещение и разброс Теория: общая формула разложения Частные…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Композиция классификаторов. Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает о композициях классификаторов. Композиции классификаторов Задачи обучения композиций Классический алгоритм AdaBoost Обобщения: AnyBoost и градиентный бустинг Бэггинг и комитетные методы Бэггинг и метод случайных подпространств Простое и…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Нейронные сети. Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает об искусственных нейронных сетях. Многослойные нейронные сети Проблема полноты Вычислительные возможности нейронных сетей Многослойная нейронная сеть Метод обратного распространения ошибок Алгоритм BackProp Эвристики для улучшения сходимости Эвристики…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Обобщающая способность. Методы отбора признаков. Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает об обобщающей способности и методах отбора признаков. Критерии качества моделей Внутренние и внешние критерии Эмпирические внешние критерии Аналитические внешние критерии Жадные алгоритмы отбора признаков Полный перебор Жадное…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Методы поиска ассоциативных правил. Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает о методах поиска ассоциативных правил. Задачи поиска ассоциативных правил Определения и обозначения Прикладные задачи Связь с логическими закономерностями Алгоритм APriory Этап 1: поиск частых наборов Этап 2:…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Байесовская теория классификации. Логическая регрессия. Восстановление смеси плотностей. Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает о байесовской теории классификации, логической регрессии и восстановлении смеси плотностей. Логистическая регрессия Экспонентные семейства плотностей Обоснование логистической регрессии Задача кредитного скоринга Восстановление смеси распределений EM-алгоритм Некоторые модификации…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Байесовская теория классификации и методы восстановления плотности. Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает о байесовской теории классификации и методах восстановления плотности. 1. Оптимальный байесовский классификатор Вероятностная постановка задачи классификации Задача восстановления плотности распределения Наивный байесовский классификатор 2. Непараметрическое восстановление плотности…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Машинное обучение: Прогнозирование временных рядов. Воронцов Константин

Воронцов Константин рассказывает о прогнозировании временных рядов. Задачи прогнозирования Понятие временного ряда Примеры прикладных задач Обзор методов прогнозирования Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования Экспоненциальное скользящее среднее Модели с трендом и сезонностью…
Смотреть материал
Поделиться
Numeralis
Удивительный мир Digital маркетинга