Лекция 2 | Матричные методы сжатия и анализа данных

Лекция 3 | Матричные методы сжатия и анализа данныхПодробнее

Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачахПодробнее

Методы сжатия и передачи медиаданных – лекция 3, семинар 3Подробнее

Производная. Функция потерь.(loss function). Линии уровня. Линейная регрессия. машинное обучениеПодробнее

Технологии обработки информации Лекция 2 Часть 1Подробнее

Лекция 1 | Матричные методы сжатия и анализа данныхПодробнее

Методы сжатия и передачи медиаданных – лекция 2Подробнее

Моделирование сетями Петри и Слепцова. Лекция 2. Методы анализа моделейПодробнее

Методы сжатия и передачи медиаданных – лекция 4, семинар 4Подробнее

Градиентный спуск.Линейная регрессия.Машинное обучение.Анализ данных.Программирование на PythonПодробнее

Лекция 2 | Обзорный курс по анализу данных | Юлия Киселева | CSC | ЛекториумПодробнее

Прикладные модели машинного обучения. Лекция 2.Подробнее

Коротеева Е.Ю. -Мат.основы анализа данных физического эксперимента-8.Методы анализа цифр.изображенийПодробнее

2 курс, лекция 22, Сжатие данных, LZW.Подробнее

Прикладные задачи анализа данных, лекция 2 — вариационные автокодировщикиПодробнее

Семинар 2. Линейные модели, регуляризация и оптимизация градиентным спуском.Подробнее

2 курс, лекция 20, Сжатие данных, RLE, метод Хаффмена.Подробнее