Lectures added this month

66 results

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).

Векторные представления текстов и графов

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Векторные представления текстов и графов. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Векторные представления графов.

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.

Глубокие нейронные сети

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Глубокие нейронные сети. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Обоснования глубоких нейронных сетей: выразительные возможности, скорость сходимости при избыточной параметризации.

Краткий итоговый обзор семестра

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Краткий итоговый обзор семестра. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Обзор постановок оптимизационных задач машинного обучения. Переобучение и регуляризация. Обучение с учителем. Обучение без учителя.

Детекция аномалий и робастные методы

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Детекция аномалий и робастные методы. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задачи выявления аномалий. Эвристические методы выявления аномалий. Алгоритм LOWESS.

Кластеризация и частичное обучение

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Кластеризация и частичное обучение. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Постановка задачи кластеризации. Примеры прикладных задач. Типы кластерных структур.

Байесовская теория классификации

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Байесовская теория классификации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Байесовская теория классификации. Оптимальный байесовский классификатор.

Оценивание плотности и байесовская классификация

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Оценивание плотности и байесовская классификация. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Параметрическое оценивание плотности. Многомерное нормальное распределение, геометрическая интерпретация.

Продвинутые методы ансамблирования

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Продвинутые методы ансамблирования. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Виды ансамблей. Теоретические обоснования. Анализ смещения и разброса для простого голосования.

Линейные ансамбли

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Линейные ансамбли. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Основные понятия: базовый алгоритм, корректирующая операция.

Логические методы классификации

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Логические методы классификации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Решающее дерево. Жадная нисходящая стратегия «разделяй и властвуй». Алгоритм ID3. Недостатки жадной стратегии и способы их устранения. Проблема переобучения.

Теория обобщающей способности

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Теория обобщающей способности. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Теория Вапника-Червоненкиса. Функционал равномерного отклонения частот ошибок. Функция роста, ёмкость семейства алгоритмов. Структурная минимизация риска.

Отбор признаков, оценивание и выбор моделей

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Отбор признаков, оценивание и выбор моделей. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Цели и подходы отбора признаков. Фильтры, обёртки и встроенные методы.

Обобщения линейных моделей

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Обобщения линейных моделей. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Метод Ньютона-Рафсона, метод Ньютона-Гаусса.

Линейные модели регрессии

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Линейные модели регрессии. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Задача регрессии, многомерная линейная регрессия.

Метод опорных векторов

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Метод опорных векторов. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Оптимальная разделяющая гиперплоскость. Понятие зазора между классами (margin).

Метрические методы классификации и регрессии

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Метрические методы классификации и регрессии. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Гипотезы компактности и непрерывности.

Нейронные сети: градиентные методы оптимизации

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Нейронные сети: градиентные методы оптимизации. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Биологический нейрон, модель МакКаллока-Питтса как линейный классификатор. Функции активации.

Стохастический градиент и линейный классификатор

2026LectureКонстантин Вячеславович Воронцов

Стохастический градиент и линейный классификатор. Лекция курса «Машинное обучение» К. В. Воронцова. Метод стохастического градиента SG.