- Материал из MachineLearning.
- Основные понятия и примеры прикладных задач
- Линейный классификатор и стохастический градиент
- Градиентные методы оптимизации
- Метрические методы классификации и регрессии
- Метод опорных векторов
- Многомерная линейная регрессия
- Критерии выбора моделей и методы отбора признаков
- Логические методы классификации
- Продвинутые методы ансамблирования
- Восстановление плотности распределения
- Байесовская теория классификации
- Кластеризация и частичное обучение
- Глубокие нейронные сети
- Нейронные сети с обучением без учителя
- Векторные представления текстов и графов
- Модели внимания и трансформеры
- Поиск ассоциативных правил
- Адаптивные методы прогнозирования
- Инкрементное и онлайновое обучение
- Интерпретируемость и объяснимость
- Аномалии и робастность
Материал из MachineLearning.
Текст лекций: (PDF, 3 МБ) — обновление 4.10.2011.
Основные понятия и примеры прикладных задач
Презентация: (PDF, 1,7 МБ) — обновление 22.09.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Линейный классификатор и стохастический градиент
Презентация: (PDF, 1,3 МБ) — обновление 22.09.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Градиентные методы оптимизации
Презентация: (PDF, 1,4 МБ) — обновление 22.09.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Метрические методы классификации и регрессии
Презентация: (PDF, 3,8 МБ) — обновление 22.09.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Метод опорных векторов
Презентация: (PDF, 1,3 МБ) — обновление 30.09.2022.
Видеозапись: Лекция Семинар
Многомерная линейная регрессия
Презентация: (PDF, 1,1 MБ) — обновление 13.10.2022.
Видеозапись: Лекция Семинар
Презентация: (PDF, 0,8 MБ) — обновление 13.10.2022.
Видеозапись: Лекция Семинар
Критерии выбора моделей и методы отбора признаков
Текст лекций: (PDF, 330 КБ).
Презентация: (PDF, 1,6 МБ) — обновление 22.10.2022.
Видеозапись: Лекция Семинар
Логические методы классификации
Текст лекций: (PDF, 625 КБ).
Презентация: (PDF, 1.3 МБ) — обновление 22.10.2022.
Видеозапись: Лекция
Семинар
Текст лекций: (PDF, 1 MБ).
Презентация: (PDF, 1.0 МБ) — обновление 6.11.2021.
Видеозапись: Лекция Семинар
Продвинутые методы ансамблирования
Презентация: (PDF, 1.5 МБ) — обновление 27.04.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Восстановление плотности распределения
Презентация: (PDF, 1,1 МБ) — обновление 20.11.2021.
Видеозапись: Лекция Семинар
Байесовская теория классификации
Презентация: (PDF, 1,1 МБ) — обновление 27.11.2021.
Видеозапись: Лекция Семинар
Кластеризация и частичное обучение
Презентация: (PDF, 1,6 МБ) — обновление 11.05.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Глубокие нейронные сети
Презентация: (PDF, 4,3 МБ) — обновление 12.02.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Нейронные сети с обучением без учителя
Презентация: (PDF, 2,3 МБ) — обновление 17.02.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Векторные представления текстов и графов
Презентация: (PDF, 1,0 МБ) — обновление 3.03.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Модели внимания и трансформеры
Презентация: (PDF, 1,1 МБ) — обновление 10.03.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Презентация: (PDF, 3.6 МБ) — обновление 17.03.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Презентация: (PDF, 0,8 МБ) — обновление 6.04.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Презентация: (PDF, 0.8 МБ) — обновление 6.04.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Поиск ассоциативных правил
Презентация: (PDF, 1.3 МБ) — обновление 6.04.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Адаптивные методы прогнозирования
Презентация: (PDF, 0,9 MБ) — обновление 14.12.2019.
Видеозапись: Лекция Семинар
Видеозапись лекции Евгения Рябенко
Инкрементное и онлайновое обучение
Презентация: (PDF, 1.1 МБ) — обновление 27.04.2023.
Видеозапись: Лекция Семинар
Презентация: (PDF, 1.2 МБ) — обновление 24.04.2021.
Видеозапись: Лекция Семинар
Интерпретируемость и объяснимость
Презентация: (PDF, 3.5 МБ) — обновление 12.05.2023.
Презентация: (PDF, 3.9 МБ) — обновление 4.05.2021.
Видеозапись: Лекция
Обзор курса. Постановки оптимизационных задач в машинном обучении.
Аномалии и робастность
Презентация: (PDF, 1.7 МБ) — обновление 13.05.2023.
