Подход к автоматизации решении? задач ML на примере HackerEarth ML Challenge #1 — Алексеи? |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-04-19 11:09 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 Комментарии: |
|