Телевидение

912 постов

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
Смотреть материал

Электронное образование: инструкция по применению. Мастер-класс. Бирюков Владислав

Бирюков Владислав рассказывает о том, где и на каких площадках получать образование в интернете. МООС Почему образование должно измениться Два плюса онлайн-обучения: классика VS MOOC «Карта» электронного образования Онлайн-курсы: чек-лист…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных. Лекция 5. Обработка текстов, Naive Bayers. Анохин Николай

Анохин Николай рассказывает об условной вероятности и теореме Байеса. Говорит о сглаживании и генеративной модели NB и байесовском выводе. Показывает графические модели. Обработка текстов Data Mining vs Text Mining Задачи…
Смотреть материал
Поделиться
Смотреть материал

Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop. Лекция 7. Введение в Pig и Hive. Романенко Алексей

Романенко Алексей рассказывает о платформе для анализа больших коллекций данных, состоящей из языка высокого уровня и инфраструктуры для запуска программ и о Hive. Pig Pig & MapReduce Основные возможности Pig…
Смотреть материал
Поделиться
Numeralis
Удивительный мир Digital маркетинга