![]() |
![]() |
![]() |
|||||
![]() |
Графы были замечены в метро |
||||||
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 ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-01-31 15:33 актуальная математика, алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети «Изучение графов может помочь в создании новых лекарств, так как можно научиться генерировать новые соединения. Таким образом, графы изучать можно и нужно, а главы хендбука, посвящённые графам, помогут вам сделать начальные шаги в этом нелёгком пути» Что такое теория графов? Как она может помочь в анализе данных? И какие перспективы глубинного обучения на графах? — рассказал Эльдар Валитов, преподаватель базовой кафедры «Яндекса» ФКН ВШЭ, один из авторов хендбука Яндекс Образования и ФКН. Источник: education.yandex.ru Комментарии: |
||||||