Машинное обучение и анализ данных. Дмитрий Коробченко (NVIDIA)

МЕНЮ

Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

Машинное обучение и анализ данных. Обзор решаемых задач, методов и примеров применения.

• Что такое машинное обучение?

• Математический базис для машинного обучения

• Обучение с учителем (классификация, регрессия)

• Проблема переобучения и способы её предотвращения

• Оценка качества, кросс-валидация

• Обучение без учителя (кластеризация, понижение размерности)

• Обучение с подкреплением

• Методология применения машинного обучения для решения бизнес задач

• Инструментарий


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: