Математика больших данных: тензоры, нейросети, байесовский вывод - Ветров Д.П.

Математика больших данных.

Как можно хранить и обрабатывать многомерные массивы в линейных по памяти структурах? Что дает обучение нейронных сетей из триллионов триллионов нейронов и как можно осуществить его без переобучения? Можно ли обрабатывать информацию "на лету", не сохраняя поступающие последовательно данные? Как оптимизировать функцию за время меньшее чем уходит на ее вычисление в одной точке? Что дает обучение по слаборазмеченным данным? И почему для решения всех перечисленных выше задач надо хорошо знать математику? Ответы на эти вопросы будут рассмотрены в докладе.

Другие материалы по теме:

Как научиться Data Science:

https://proglib.io/p/learn-data/

27 шпаргалок по машинному обучению и Python:

https://proglib.io/p/ds-cheatsheets/

@proglib @proglib @proglib

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: proglib.io

Комментарии: