
▶︎
Лекция 1 | Вступление, история, термины, kNN | Машинное обучение

▶︎
Лекция 8 | Рекоммендательные системы | Машинное обучение

▶︎
«Обучение с подкреплением: ИИ, который ходит, играет и планирует экономику». Спикер: Нарек Малоян

▶︎
Обратное распространение ошибки

▶︎
Классификация изображений с pyTorch Lightning

▶︎
Даниил Трубин — Мастер-класс «Использование Python для обучения с подкреплением»

▶︎
Ансамбли и бустинг (теория)

▶︎
+/- 10 minutes. Classical unsupervised machine learning

▶︎
Кластеризация методом DBSCAN. Первый пример. Таблицы сопряженности

▶︎
Градиентный Бустинг: самый частый вопрос на собеседовании на дата саентиста

▶︎
Александр Панов: Современные методы обучения с подкреплением

▶︎
Лекция №1

▶︎
Метрики обучения с подкреплением

▶︎
СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Обучение сети на Python и TensorFlow (демо)

▶︎
NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обучении

▶︎
Нейронные сети. Лекция 1 - пример нейронной сети, основы работы, примеры датасетов

▶︎
Мастер-класс "Нейронная сеть с 0. PyTorch"

▶︎
Создание Простой Нейронной Сети в Python с Нуля

▶︎
Разновидности архитектур нейросетей | НЕЙРОСЕТЬ ИЗНУТРИ
![[DeepLearning | Video 1] What is a neural network?](https://i.ytimg.com/vi/RJCIYBAAiEI/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLCdRTG8uIXZs_Oj1gRc-wPEQR12oQ)
▶︎
