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
Search results for “machine learning”
Categories
33 results
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
@konstantin_vorontsov
Константин Вячеславович Воронцов — профессор РАН, доктор физико-математических наук. Заведующий кафедрой «Математические методы прогнозирования» ВМК МГУ; заведующий лабораторией «Машинное обучение и семантический анализ» Института искусственного интеллекта МГУ; заведующий кафедрой «Машинное обучение и цифровая гуманитаристика» МФТИ; профессор кафедры «Интеллектуальные системы» МФТИ; главный научный сотрудник отдела «Интеллектуальные системы» ВЦ ФИЦ ИУ РАН. Области научных интересов: машинное обучение, комбинаторная теория обобщающей способности, вероятностное тематическое моделирование, анализ текстов. Автор годового курса «Машинное обучение», который читается с 2004 года на кафедре «Интеллектуальные системы» МФТИ, с 2007 года на кафедре ММП ВМК МГУ и с 2009 года в Школе анализа данных Яндекса. Один из идеологов и администраторов ресурса MachineLearning.ru.