Какая математика нужна в анализе данных? Для обучения нейронной сети? |
||
|
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 |
2020-07-28 18:30 Присоединяйтесь сегодня в 20:00 к вебинару «Какая математика нужна в анализе данных?» , руководителя Школы глубокого обучения и исследователя данных Сбербанка. Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, комбинаторика — это единственный полноценный способ описания любого алгоритма машинного обучения. На примере создания и обучения нейронной сети спикер объяснит, какая математика сегодня используется в анализе данных. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|