Машинное обучение, лекция 3

Лекция 3: Свёрточные сети. Межфакультетский курс для всех студентов МГУПодробнее

Методы машинного обучения / 3 курс Метод главных компонент МНКПодробнее

Методы машинного обучения / 3 курс искусственные нейронные сетиПодробнее

Тренировки по ML 2.0 Лекция 3Подробнее

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 11-3. Алгоритм k-medoids (медоидов)Подробнее

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 7-3. Back Propagation на матричном языкеПодробнее

Машинное обучение 1. Семинар 3Подробнее

Методы машинного обучения / 3 курс вводное занятиеПодробнее

Горохов О.Е. - Машинное обучение для решения прикладных задач - 3. Машинное обучение с учителемПодробнее

Лекция 3: MLFlowПодробнее

Лекция. GPT-модели - 3. Новые способности и обучение GPT-моделейПодробнее

Машинное обучение для больших данных – семинар 3Подробнее

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 3. Эксперименты с FLATSПодробнее

Машинное обучение для больших данных – семинар 3Подробнее

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 6-3. Нейронные сети. Эксперименты в песочницеПодробнее

Машинное обучение для больших данных – лекция 3Подробнее

Интенсив GPT Week. Лекция 3: "Подготовка данных для обучения претрейна"Подробнее

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 10-3. Машина опорных векторовПодробнее

Сергей Марков: "Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2023 года"Подробнее

21.02.24 Лекция 3 МФК Машинное обучение и прогнозированиеПодробнее