Нейронные сети с обучением без учителя
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Нейронные сети с обучением без учителя. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Нейронная сеть Кохонена. Конкурентное обучение, стратегии WTA и WTM.
0
00
Search results for “machine learning”
Categories
76 results
Векторные представления текстов и графов
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Векторные представления текстов и графов. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Векторные представления графов.
0
00
Модели внимания и трансформеры
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Модели внимания и трансформеры. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи обработки и преобразования последовательностей (sequence to sequence).
0
00
Тематическое моделирование
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Тематическое моделирование. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача тематического моделирования коллекции текстовых документов. Метод максимума правдоподобия.
0
00
Обучение ранжированию
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Обучение ранжированию. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задачи обучения ранжированию. Примеры.
0
00
Рекомендательные системы
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Рекомендательные системы. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи коллаборативной фильтрации, транзакционные данные.
0
00
Поиск ассоциативных правил
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Поиск ассоциативных правил. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Понятие ассоциативного правила и его связь с понятием логической закономерности.
0
00
Адаптивные методы прогнозирования
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Адаптивные методы прогнозирования. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача прогнозирования временных рядов. Примеры приложений.
0
00
Инкрементное и онлайновое обучение
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Инкрементное и онлайновое обучение. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи инкрементного и онлайнового обучения. Оценивание инкрементного обучения. Кривые обучения.
0
00
Обучение с подкреплением
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Обучение с подкреплением. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача о многоруком бандите. Жадные и эпсилон-жадные стратегии. Метод UCB (upper confidence bound).
0
00
Активное обучение
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Активное обучение. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задачи машинного обучения. Основные стратегии: отбор объектов из выборки и из потока, синтез объектов. Приложения активного обучения.
0
00
Интерпретируемость и объяснимость
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Интерпретируемость и объяснимость. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Интерпретируемость и объяснимость — цели, задачи, основные понятия.
0
00
Теория переобучения
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Теория переобучения. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача оценивания вероятности переобучения. Матрица ошибок конечного множества алгоритмов.
0
00
Обзор оптимизационных задач машинного обучения
2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов
Обзор оптимизационных задач машинного обучения. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Обзор оптимизационных задач машинного обучения
0
00
Additive regularization of topic models
2014Journal articleKonstantin Vorontsov, Anna Potapenko
Machine Learning
0
1
Eigenvectors and Eigenvalues
Theory
Eigenvectors and eigenvalues, the characteristic equation, eigenspaces, and diagonalization of matrices.
0
0
Кластеризация и частичное обучение
Lecture
Кластеризация и частичное обучение. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задачи кластеризации. Примеры прикладных задач. Типы кластерных структур.
0
0
Детекция аномалий и робастные методы
Lecture
Детекция аномалий и робастные методы. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи выявления аномалий. Эвристические методы выявления аномалий. Алгоритм LOWESS.
0
0
Основные понятия и примеры прикладных задач
Lecture
Основные понятия и примеры прикладных задач. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки. Типы шкал: бинарные, номинальные, порядковые, количественные.
0
0