Машинное обучение и семантический анализ
МЕНЮ
Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей
ТЕМЫ
Новости ИИ
Голосовой помощник
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Разработка ИИГородские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Атаки на ИИ
ИИ 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
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
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Промпты. Генеративные запросы
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Творчество ИИ
Техническое зрение
Чат-боты
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
2026-03-06 11:47
25 февраля 2026 года состоялось очередное [№44] заседание научного семинара «Цифровая среда» ИЦГИ (DHRI) СФУ.
На семинаре выступил Константин Вячеславович Воронцов (МГУ, МФТИ) с докладом «Машинное обучение и семантический анализ».
В докладе было рассказано о некоторых исследовательских проектах лаборатории машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта МГУ.
1. Вероятностное тематическое моделирование и его применения в цифровых гуманитарных исследованиях. Примеры задач и открытые проблемы. Почему задача мягкой кластеризации больших текстовых корпусов не теряет актуальности в эпоху LLM — больших языковых моделей?
Источник: vk.com