Nikolai Zolotykh

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 7-3. Back Propagation на матричном языке

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 8. Глубокое обучение

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 9-1. Нейронные сети в Scikit-learn. Регуляризация

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 9-2. Нейронные сети в PyTorch

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 10-1. Байесовский и наивный байесов классификатор

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 10-2. Линейный и квадратич дискриминантный анализ

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 10-3. Машина опорных векторов

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 10-4. Деревья решений и их ансамбли

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 11-1. Задача обучения без учителя

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 11-2. Алгоритм k-средних (центров тяжестей)

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 11-3. Алгоритм k-medoids (медоидов)

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 11-4. Алгоритм кластеризации DBSCAN

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 11-5. Иерархическая кластеризация

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 7-2. Алгоритм Back Propagation

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 7-1. Обучение нейронной сети

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 6-4. Стохастический градиентный спуск

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 6-3. Нейронные сети. Эксперименты в песочнице

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 6-2. Нейронные сети. Геометрическая интуиция

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 6-1. Нейронные сети

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 5. Линейная регрессия. Логистическая регрессия

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 4. Продолжаем работать с FLATS

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 3. Эксперименты с FLATS

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 1. Постановки и примеры задач

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 2. Первые эксперименты с MNIST

Машинное обучение и анализ данных (4 курс). Лекция 1

СКМ-2023-05-28 Линейное и целочисленное линейное программирование. Язык моделирования. pulp

СКМ-2022-05-13-2 Машинное обучение. Часть 2

СКМ-2022-05-13-1 Машинное обучение. Часть 1

Выступление CEO Globus Павла Короткого на вручении дипломов ИТММ Университета Лобачевского 2022

Вручение дипломов выпускникам института ИТММ 2022