Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Машинное обучение и ИИ
Содержание
- 1. Машинное обучение и ИИ
- 2. Чуть-чуть обо мнеСергей ОрешковВ 2009 закончил матфак
- 3. С чего всё началосьМатстат и другие наукиВоякиФантастика
- 4. Что есть сейчас«Решение проблем», много формальных логик,
- 5. Машинное обучениеПредиктивное обучение(обучение с учителем/supervised learning)Описательное обучение(обучение без учителя/unsupervised learninng)Обучение с подкреплением(reinforcement learning)
- 6. Предиктивное обучение
- 7. Предиктивное обучение, напримерHow-old.net
- 8. Рекомендательные системыУже обыденность.
- 9. Описательное обучениеКластеризация
- 10. Анализ главных компонент
- 11. Восполнение пробелов, устранение шума, etc
- 12. Прогресс в машинном обучении~1995 – байка про подгузники и пиво~2012 – байка про беременность
- 13. Направления развитияГлубокие нейронные сетиОбработка больших массивов изображенийОбработка
- 14. Возможные проблемы при работе в этой сфереПочти
- 15. Вопросы/ответыСсылки:kdnuggets.com - Тематический портал о машинном обученииkaggle.com
- 16. Скачать презентанцию
Чуть-чуть обо мнеСергей ОрешковВ 2009 закончил матфак БФУ.2009~2013 – БФУ, стажировка в университете Лейпцига, kaggle.com2013 - … Aspose, разработка компонентов обработки изображений и распознавания образов.
Слайды и текст этой презентации
Слайд 2Чуть-чуть обо мне
Сергей Орешков
В 2009 закончил матфак БФУ.
2009~2013 – БФУ,
стажировка в университете Лейпцига, kaggle.com
обработки изображений и распознавания образов.
Слайд 4Что есть сейчас
«Решение проблем», много формальных логик, систем планирования.
Формальные языки,
семантики, попытки обработать человеческий язык.
Много странных технологий машинного обучения.
Слайд 5Машинное обучение
Предиктивное обучение(обучение с учителем/supervised learning)
Описательное обучение(обучение без учителя/unsupervised learninng)
Обучение
с подкреплением(reinforcement learning)
Слайд 12Прогресс в машинном обучении
~1995 – байка про подгузники и пиво
~2012
– байка про беременность
Слайд 13Направления развития
Глубокие нейронные сети
Обработка больших массивов изображений
Обработка голоса
Сложные ансамбли алгоритмов
и моделей
Больше данных с датчиков и интернета вещей
Торговля данными
Слайд 14Возможные проблемы при работе в этой сфере
Почти всегда нужно понимание
предметной области
Сложности с оценкой сложности
Дикая нехватка кадров
Машинное обучение не работает
с 100% точностьюВаш бизнес убьет пара гиков
Слайд 15Вопросы/ответы
Ссылки:
kdnuggets.com - Тематический портал о машинном обучении
kaggle.com - Сайт, на
котором можно поучиться и посоревноваться в датамайнинге
deeplearning.net - всё о
том, как работать с нейронными сетямиХабр, хаб про машинное обучение
Школа анализа данных Яндекса, с видеолекциями
