Машинное обучение.

1. Байесовская классификация.
2. Кластеризация и частичное обучение.
3. Нейронные сети и градиентные методы.
4. Нейронные сети глубокого обучения.
5. Линейные композиции, бустинг.
6. Композиции классификаторов, часть 2.
7. Обучение ранжированию.
8. Рекомендательные системы.
9. Тематическое моделирование.
10. Обучение с подкреплением.

#video #machinelearning

https://www.youtube.com/watch?v=SZkrxWhI5qM&list=PLJOzdkh8T5krxc4HsHbB8g8f0hu7973fK&ab_channel=%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA%D0%B8

Р.В. Шамин. Искусственный интеллект и машинное обучение

1. Метод отжига
2. Обучение персептрона
3. Нейронная сеть Хопфилда
4. Пример работы программы
5. Классификация сетью Кохонена
6. Самоорганизующиеся карты Кохонена
7. Генетические алгоритмы
8. Обучение с подкреплением
9. EM - кластеризация

#video #machinelearning

https://www.youtube.com/watch?v=JSgDHEdDqwE&list=PLEaWFQiR5rGPXineDVPoDeUK7aPy-OIQz&ab_channel=RomanShamin

Машинное обучение.

1. Байесовская классификация.
2. Кластеризация и частичное обучение.
3. Нейронные сети и градиентные методы.
4. Нейронные сети глубокого обучения.
5. Линейные композиции, бустинг.
6. Композиции классификаторов, часть 2.
7. Обучение ранжированию.
8. Рекомендательные системы.
9. Тематическое моделирование.
10. Обучение с подкреплением.

#video #machinelearning

https://www.youtube.com/watch?v=SZkrxWhI5qM&list=PLJOzdkh8T5krxc4HsHbB8g8f0hu7973fK&ab_channel=%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA%D0%B8