017. Тысяча и один фактор ранжирования — Тимофей Хаткевич |
||
|
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 |
2017-10-29 23:03 Лекция «Тысяча и один фактор ранжирования» от Тимофея Хаткевича, сотрудника компании «Яндекс». Лекция затронет следующие вопросы: — Какие методы машинного обучения справляются с задачей ранжирования лучше и как подготовить данные для их эффективного применения? — Какие числовые факторы-признаки описывают связь ранжируемых документов и пользовательского запроса лучше, а какие — хуже? В докладе также пойдет речь об организации процесса исследований при наличии огромных объемов данных и высоких требований к производительности. Видео, аудио и файл презентации прикреплены к посту. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|