Некатегоризованные страницы
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 100 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- BaseGroup Labs
- Digital signal processing (course master's degree program, Moscow State University )
- Git
- Intelligent Data Processing: Theory and Applications/2016
- MIPT ML 2016 Spring
- Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)
- Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/4th year, fall
- Machine Learning and Data Analysis (Strijov's practice)/Group 174, spring 2014
- Reality check Уайта
- Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)
- Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2019
- Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/Группа 694, весна 2019
- Автоматизация научных исследований в машинном обучении (практика, В.В. Стрижов)/ФУПМ, осень 2019
- Алгебраические методы обработки данных (курс лекций, Журавлёв Ю.И.)
- Анализ поведения по сигналам носимых устройств
- БММО (курс лекций)/2013/Задание 1
- БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 1
- БММО (курс лекций)/2013осень/Задание 2
- БММО (курс лекция)/2013/Задание 2
- Баейсовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 1
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 2
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2011/Задание 3
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014/Задание 1
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 2
- Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2023
- Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019
- Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020
- Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2021
- Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2022
- Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2024
- Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022
- Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2023
- Байесовское мультимоделирование (лекции, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2021
- Бизнес-аналитика. Использование аналитической платформы Deductor в учебном процессе вуза
- Биномиальное распределение двух случайных величин
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020
- Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2019
- Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020
- Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2020
- Глубинное обучение (курс лекций)/2016
- Глубинное обучение (курс лекций)/2017
- Глубинное обучение (курс лекций)/2018
- Глубинное обучение (курс лекций)/2019
- Глубинное обучение (курс лекций)/2020
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 5
- Графические модели (курс лекций)/2012/Задание 6
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 1
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 2
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 5
- Графические модели (курс лекций)/2013/Задание 6
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 1
- Графические модели (курс лекций)/2014/Задание 4
- Двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова
- Декомпозиция в оптимизации систем (курс лекций, В.И.Цурков)/Вопросы
- Заглавная страница
- Задачи пробного программирования/2018
- Заседания семинара в 2015 г.
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2016
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2018
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2020
- Интеллектуализация обработки информации (конференция)/2022
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Отчеты НИР
- Интеллектуальные системы (семинар, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021
- Интеллектуальный анализ данных (О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2022
- Интерпретируемая модель машинного обучения
- Математические методы прогнозирования/Осень 2022
- Математические методы прогнозирования (лекции, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021
- Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2020
- Математические методы прогнозирования (лекции, В.В. Стрижов)/Группы 674, 774, весна 2021
- Математические методы прогнозирования (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2019
- Математические методы распознавания образов (конференция)/ММРО-17. Симпозиум молодых ученых
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-17
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-19
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-20
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-2017
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-23
- Математические модели и методы принятия решений (курс лекций, Е.З.Мохонько)/Вопросы
- Математические модели и методы управления сложных систем (курс лекций, В.И.Цурков)/Вопросы
- Машинное обучение (курс лекций, В.В.Китов)/2015-2016
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)/ToDo
- Машинное обучение (курс лекций, СГАУ, С.Лисицын)
- Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 1
- Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2
- Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машина
- Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько)
- Метрическое сгущение
- Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы
- Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023
- Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021
- Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020
- Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих)/Вопросы
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2022
- Нейрокомпьютерный интерфейс
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы
- Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр
- Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы
- Поиск почти-дубликатов в рукописных текстах школьных сочинений
- Порождающие модели (теория и практика, Р.В. Исаченко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2020
Просмотреть (предыдущие 100) (следующие 100) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)