Показаны сообщения с ярлыком machine learning. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком machine learning. Показать все сообщения
воскресенье, 24 декабря 2017 г.
пятница, 22 декабря 2017 г.
Открытый курс по Machine Learning
Материалы открытого курса OpenDataScience и Mail.Ru Group по машинному обучению и новый запускhttps://habrahabr.ru/post/344044/
Кому не терпится: новый запуск курса — 5 февраля, регистрация не нужна, но чтоб мы вас запомнили и отдельно пригласили, заполните форму. Курс состоит из серии статей на Хабре (Первичный анализ данных с Pandas — первая из них), дополняющих их лекций на YouTube-канале, воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks в github-репозитории курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_open.
среда, 13 декабря 2017 г.
A Year in Computer Vision
Из группы Data Science Saratov:
"Украл у Бобука ссылку на обширную статью по достижениям в Машинном зрении за год. Там много занятных видео."
вторник, 12 декабря 2017 г.
Learning From Data
Мой плейлист видео с курса "Learning From Data", 2012 года от MitX.https://www.youtube.com/playlist?list=PLNCSfGqIsUKaY4hXbh0z8P_NXoKSh9Vhe
четверг, 30 ноября 2017 г.
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ - отличная статья Andrej Karpathy про рекуррентные сети. В сети ссылаются на нее многие.среда, 29 ноября 2017 г.
О Stohastic Gradient Descent
Хорошая статья на хабре о том как можно улучшить SGD:- Nesterov Accelerated Gradient,
- Adagrad,
- RMSProp и Adadelta,
- Adam,
- Adamax.
https://habrahabr.ru/post/318970/
Лекции по Machine Learning
Отличные конспекты лекций + материалы по домашним заданиям с курса по Машинному обучению на ФКН ВШЭ.https://github.com/esokolov/ml-course-hse
понедельник, 17 октября 2011 г.
Stanford курсы
Ну, наконец, можно сказать что запись на онлайн курсы стэнфорда по искуственному интеллекту, машинному обучению и базам данным прошла не зря.
Запушил сегодня контрольные задания за первую неделю.
Все курсы не сложные и рассчитаны, скорее, на первокурсников. Но тем не менее, послушать было не безынтересно. Хотя по АИ рассказывали про поиск на деревьях. а в machine learning долго пытались напомнить основы линейной алгебры.
Но надеюсь, что дальше будет интереснее. В параллель читаю книжки:
Ethem Alpaydın - Introduction to machine learning, MIT press
и суперклассическую
Russell, Norvig - Artificial Intelligence - A Modern Approach
А то так у меня до нее руки никак не доходили.
Запушил сегодня контрольные задания за первую неделю.
Все курсы не сложные и рассчитаны, скорее, на первокурсников. Но тем не менее, послушать было не безынтересно. Хотя по АИ рассказывали про поиск на деревьях. а в machine learning долго пытались напомнить основы линейной алгебры.
Но надеюсь, что дальше будет интереснее. В параллель читаю книжки:
Ethem Alpaydın - Introduction to machine learning, MIT press
и суперклассическую
Russell, Norvig - Artificial Intelligence - A Modern Approach
А то так у меня до нее руки никак не доходили.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)