Введение в Машинное обучение для Java-разработчиков

1) Задачи ML. Парадигма MapReduce
2) Hadoop и MapReduce
3) MapReduce - продолжение
4) Spark
5) Spark(часть 2)
6) Scala
7) Spark(часть 3)
8) Spark(часть 4)
9) Spark MLlib

https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9puUZUQteMAaeD-t3Jt1TTZ

#video #ai

Машинное обучение. МФТИ.

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

https://www.youtube.com/playlist?list=PLys0IdlMg6XdbNrNRwBwiOxmZszzokZ9s

#video #ai