Data Mining, Лекция №5

Лекция 5. Интеллектуальный анализ и большие данныеПодробнее

Прикладные задачи анализа данных, лекция 5 — DL in AudioПодробнее

WEEK 5 DATA MINING ANSWER NPTELПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 5 — линейные модели, регуляризацияПодробнее

Лекция 5. Обучение нейронных сетей (Бернгардт О. И.)Подробнее

Основы глубинного обучения, лекция 5 — Оптимизация в глубинном обучении, свёрточные архитектурыПодробнее

Прикладные задачи анализа данных, лекция 5 — QuestionAnsweringПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 5 — обучение линейной регрессии, регуляризацияПодробнее

Основы глубинного обучения, лекция 5 — оптимизация в глубинном обученииПодробнее

Лекция 5: Прогнозирование с помощью Weka | Прогнозы на основе предоставленного пользователем тестового набора | Алгоритм SMO | ДемоПодробнее

Прикладные задачи анализа данных, лекция 5 — глубинное обучение для обработки звукаПодробнее

Основы машинного обучения, лекция 5 — линейная регрессия и регуляризацияПодробнее

Основы глубинного обучения, лекция 5 — dropout, нормализация, аугментацииПодробнее

Искусственный интеллект и машинное обучение в финансах - Лекция 5 - Немецкие кредитные данные, часть 1Подробнее

Введение в анализ данных, лекция 5 — линейная регрессияПодробнее

Современные методы машинного обучения, лекция 5 — архитектуры свёрточных сетейПодробнее

Неделя 5. Лекция 34. Интеллектуальный анализ данных.Подробнее

Неделя 2. Лекция 5. Сбор данных из различных условий обучения.Подробнее

ЛЕКЦИЯ 42||СБОР ДАННЫХ И СКЛАДИРОВАНИЕ||Проблема||БИННИНГПодробнее

Data Mining #5 / Метод опорных векторов [Технострим]Подробнее