RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








AI@MIPT
22 января 2018 г. 18:30–18:30, Долгопрудный, МФТИ, Биофармацевтический Корпус, Аудитория 107
 


Сети и соседи: Параметрические и непараметрические методы для выживания машинного обучения в “дикой природе”

М. Биленко

Количество просмотров:
Эта страница:73

Аннотация: Параметрические методы машинного обучения, такие как нейронные сети, растущие деревья (boosted trees), методы факторизации и их совокупности, задают последнее слово в бенчмарках машинного обучения от академических стандартов (таких как ImageNet), до соревнований Kaggle. Однако, применение систем машинного обучения в реальном мире существенно отличается по ряду параметров. На лекции речь пойдёт об уникальных пунктах, которые отличают академическое и технологическое машинное обучение, и приводят к очень разным оптимальным решениям, в сравнении с теми, которые обычно встречаютися в конкурсах и академических бенчмарках. В частности, обсуждение каснётся необходимости объединения параметрических и непараметрических моделей (таких как современные варианты алгоритмов ближайшего соседа). Также будут описаны некоторые интересные комбинации, которые приводят к современным технологическим решениям в системах машинного перевода и диалоговых системах.

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2018