# 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
1. Clicking ▼&► to (un)fold the tree menu may facilitate locating what you want to find. 2. Videos embedded here do not necessarily represent my viewpoints or preferences. 3. This is just one of my several websites. Please click the category-tags below these two lines to go to each independent website.
No comments:
Post a Comment