Подход к автоматизации решении? задач ML на примере HackerEarth ML Challenge #1 — Алексеи? |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ 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 Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|