Машинное обучение. МФТИ.

1. Временные ряды: введение.
2. Экспоненциальное сглаживание
3. ARMA/ARIMA.
4. Композиции алгоритмов,Иерархическое прогнозирование, Нейронные сети
5. Методы обучения ранжированию.
7. Тематическое моделирование
8. RL. Введение. Эволюционные алгоритмы
9. RL. Temporal Difference
10. Approximate reinforcement learning

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=wr8waGBJkFs&list=PLys0IdlMg6XdbNrNRwBwiOxmZszzokZ9s

Нейронные сети

1. «Вводное»
2. «Линейный классификатор»
3. «Классический Machine Learning»
4. «Feature engineering»
5. «Нейронная сеть»
6. «Сверточные сети - CNN»
7. «Обучение»
8. «Рекуррентные сети»
9. «Архитектуры CNN: Resnet»

#video ##neural #ai

https://www.youtube.com/watch?v=6k5B--6org8&list=PLpIXia0UeJFVo3RwW8YTwW_TtSlcFAJmx&ab_channel=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%9C%D0%93%D0%A3

Deep Learning (продвинутый поток)

1. Лекция. Решающие деревья
2. Лекция. Композиции алгоритмов
3. Лекция. Градиентный бустинг
4. Ответы на вопросы 1 часть курса #1
5. Лекция. Регуляризация в линейной регрессии
6. Лекция. Логистическая регрессия
7. Лекция. Градиентный спуск в линейных алгоритмах
8. Лекция. Генеративные модели, автоэнкодеры
9. Семинар. Автоэнкодеры
10. Семинар. VAE

#video #ai

https://www.youtube.com/playlist?list=PL0Ks75aof3Th84kETSlJq_ja-xqLtWov1

Машинное обучение для решения прикладных задач

1. Вводная лекция
2. Метрические методы классификации
Практическое занятие к лекции №2
3. Линейные модели классификации
4. Задача регрессии
Практическое занятие к лекциям № 3 и 4
5. Решающие деревья
6. Ансамблевые алгоритмы
7. Метрики качества классификации
8. Снижение размерности данных

#video #ai

https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAri43suoDrZBVrUsqDIonL

Курс «Машинное обучение 1»

1. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1
2. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 2
3. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 3
4. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4
5. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 5
6. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 6
7. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 7
8. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 8
9. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 9
10. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 10

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=QVs8QjuAN74&list=PLEqoHzpnmTfChItexxg2ZfxCsm-8QPsdS

Глубокое обучение, первая часть

1. Вводная лекция (часть 1)
2. Вводная лекция (часть 2)
3. Нейронные сети (часть 1)
4. Нейронные сети (часть 2)
5. Борьба с переобучением в нейронных сетях (часть 1)
6. Борьба с переобучением в нейронных сетях (часть 2)
7. Свёрточные нейронные сети
8. Архитектуры свёрточных нейронных сетей, часть 1 – чемпионы ImageNet и их «родственники»
9. Архитектуры свёрточных нейронных сетей, часть 2 – другие архитектуры

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=7eQJ2WiKTIA&list=PLaRUeIuewv8BYOrm6HBgJKbGUD-jcBQpW&ab_channel=AlexanderD%27yakonov

Нейронные сети и их применение в научных исследованиях

1. Новая суперспособность науки
2. Как учить машины
3. Линейные модели
4. Сверточные сети
5. Рекуррентные сети
6. Трансформеры (часть 1)
7. Трансформеры (часть 2)
8. Генеративные модели
9. Обучение с подкреплением
10. Нейрорендеринг

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=uNbUBqkeXoc&list=PLpIXia0UeJFV3MIGparopqRK5sGvaeZmc

Курс «Машинное обучение 1»

1. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1
2. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 2
3. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 3
4. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4
5. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 5
6. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 6
7. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 7
8. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 8
9. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 9
10. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 10

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=QVs8QjuAN74&list=PLEqoHzpnmTfChItexxg2ZfxCsm-8QPsdS

Нейронные сети

1. «Вводное»
2. «Линейный классификатор»
3. «Классический Machine Learning»
4. «Feature engineering»
5. «Нейронная сеть»
6. «Сверточные сети - CNN»
7. «Обучение»
8. «Рекуррентные сети»
9. «Архитектуры CNN: Resnet»

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=rMUnKRSp_YQ&list=PLpIXia0UeJFUTsqfB6zJA1f4mvRbsdHGo&ab_channel=MSU_AI

Курс «Машинное обучение 1»

1. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1
2. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 2
3. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 3
4. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4
5. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 5
6. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 6
7. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 7
8. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 8
9. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 9
10. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 10

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=QVs8QjuAN74&list=PLEqoHzpnmTfChItexxg2ZfxCsm-8QPsdS

Нейронные сети

1. «Вводное»
2. «Линейный классификатор»
3. «Классический Machine Learning»
4. «Feature engineering»
5. «Нейронная сеть»
6. «Сверточные сети - CNN»
7. «Обучение»
8. «Рекуррентные сети»
9. «Архитектуры CNN: Resnet»

#video ##neural #ai

https://www.youtube.com/watch?v=6k5B--6org8&list=PLpIXia0UeJFVo3RwW8YTwW_TtSlcFAJmx&ab_channel=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%9C%D0%93%D0%A3

Нейронные сети и их применение в научных исследованиях

1. Новая суперспособность науки
2. Как учить машины
3. Линейные модели
4. Сверточные сети
5. Рекуррентные сети
6. Трансформеры (часть 1)
7. Трансформеры (часть 2)
8. Генеративные модели
9. Обучение с подкреплением
10. Нейрорендеринг

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=uNbUBqkeXoc&list=PLpIXia0UeJFV3MIGparopqRK5sGvaeZmc