Курсы Лекторы Материалы О проекте
Войти
Лекция 1. Введение в машинное обучение. Задачи, подходы, возможности и проблемы
Лекция из курса:
Методы машинного обучения в анализе изображений и временных рядов
Дмитриев Константин Вячеславович
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Лекция 1. Введение в машинное обучение. Задачи, подходы, возможности и проблемы
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
00:19
Следующая секция начнется через 17:01
Введение. План курса. Источники информации
17:01
Следующая секция начнется через 17:01
Предмет изучения: ИИ и МО
23:34
Следующая секция начнется через 17:01
Успехи МО в различных отраслях. Причины прогресса
48:45
Следующая секция начнется через 17:01
Постановка задачи МО. Классификация задач МО
1:01:31
Следующая секция начнется через 17:01
Практическая часть: признаки распознавания текста, изображений
1:07:45
Следующая секция начнется через 17:01
Глубокое МО - построение признаков
1:14:30
Следующая секция начнется через 17:01
Модель нейрона Мак-Каллока-Питтса. Линейная регрессия и классификация
1:19:52
Следующая секция начнется через 17:01
Построение моделей. Прямые и обратные задачи. Алгоритм решения
Свернуть таймкоды
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p

Лекция 1. Введение в машинное обучение. Задачи, подходы, возможности и проблемы

00:19
Следующая секция начнется через 17:01
Введение. План курса. Источники информации
17:01
Следующая секция начнется через 17:01
Предмет изучения: ИИ и МО
23:34
Следующая секция начнется через 17:01
Успехи МО в различных отраслях. Причины прогресса
48:45
Следующая секция начнется через 17:01
Постановка задачи МО. Классификация задач МО
1:01:31
Следующая секция начнется через 17:01
Практическая часть: признаки распознавания текста, изображений
1:07:45
Следующая секция начнется через 17:01
Глубокое МО - построение признаков
1:14:30
Следующая секция начнется через 17:01
Модель нейрона Мак-Каллока-Питтса. Линейная регрессия и классификация
1:19:52
Следующая секция начнется через 17:01
Построение моделей. Прямые и обратные задачи. Алгоритм решения
Свернуть таймкоды
Конспект лекции
Лекция 1. Введение в машинное обучение. Задачи, подходы, возможности и проблемы
1 / Загрузка