Подход к автоматизации решении? задач ML на примере HackerEarth ML Challenge #1 — Алексеи?

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Big data
Беспилотные автомобили
БПЛА
генетические алгоритмы
Головной мозг
городские сумасшедшие
дополнительная реальность
ИИ в медицине
ИИ проекты
интернет вещей
искусственный интеллект
ИТ-гиганты
квантовые компьютеры
кибербезопасность
Кластеризация
Машинное обучение
Методы научного исследования
наука и образование
нейронные процессоры
нейронные сети
Нейронные сети: искусственные
Нейронные сети: реализация
новости ит
облачные вычисления
Поведение животных
Поисковые алгоритмы. Ранжирование
Психология
Работа памяти
Разработка ПО
распознавание образов
Распознавание речи
робототехника
Семинары
суперкомпьютеры
Теория эволюции
техническое зрение
Трансгуманизм
Угроза искусственного интеллекта
Чат-боты

АРХИВ


Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
свиной грипп

Новостная лента форума ailab.ru

2017-04-19 11:09

machine learning

Алексей Чернобровов рассказывает про подход к автоматизации решений задач машинного обучения на примере конкурса HackerEarth Machine Learning Challenge 1. Из видео вы сможете узнать:

- Обзор существующей реализации, её преимущества и недостатки

- Какую архитектуру с возможностью масштабируемости можно выбрать

- Какие данные и результаты работы приходится хранить

- Возникающие в процессе реализации сложности

- Как система показала себя при решении контеста

Слайды: https://gh.mltrainings.ru/presentations/Che


Источник: vk.com