(русский / in Russian) Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

# You can also click the upper-left icon to select videos from the playlist. 

source: НОУ ИНТУИТ     2016年8月28日
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
Авторы: Николай Анохин, Владимир Гулин, Павел Нестеров | Технопарк Mail.ru Group
Курс в Национальном Открытом Университете "ИНТУИТ": http://www.intuit.ru/studies/courses/3498/740/info
В курсе изучаются подходы к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения.
Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.

Лекция 1: Задачи Data Mining 1:21:00
Лекция 2: Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм 1:54:58
Лекция 3: Различные алгоритмы кластеризации 1:31:08
Лекция 4: Задача классификации 2:35:04
Лекция 5: Обработка текстов, Naive Bayes 1:53:39
Лекция 6: Линейные модели для классификации и регрессии 1:29:45
Лекция 7: Машина опорных векторов 1:11:35
Лекция 8: Методы снижения размерности пространства 1:36:19
Лекция 9: Алгоритмические композиции 1:28:17
Лекция 10: Алгоритмические композиции 1:35:18
Лекция 11: Основы нейронных сетей 1:57:37
Лекция 12: Ограниченная машина Больцмана 1:59:32
Лекция 13: Глубокие нейронные сети 1:28:33