Семинар по машинному обучению — различия между версиями

м
 
Строка 7: Строка 7:
  
 
<span style="margin-left: 3em;">Ниже приводится презентация, которую представил слушателям лектор. В ней вы сможете найти подробное описание метода и результатов, которые удаётся получить, применяя его.</span>
 
<span style="margin-left: 3em;">Ниже приводится презентация, которую представил слушателям лектор. В ней вы сможете найти подробное описание метода и результатов, которые удаётся получить, применяя его.</span>
 +
 +
<center><pdf width="1000" height="700">File:Vinogradov_seminar_mach_learn_131217.pdf</pdf></center>

Текущая версия на 00:41, 15 декабря 2017

Для начала стоит пояснить, что такое машинное обучение хотя бы в соответствии с Википедией.
Итак, Машинное обучение (англ. Machine Learning) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решению множества сходных задач.

Так вот, 13 декабря 2017 года на территории Московского физико-технического института, Дмитрий Вячеславович Виноградов как раз и рассказал об одном из методов машинного обучения: ВКФ-методе.

Стоит отметить, что этот метод является неклассическим в том смысле, что не задействует в своей работе нейронных сетей (которые чаще всего применяются для решения подобных задач) и основан на формализованных правдоподобных рассуждениях с использованием инструментов статистики.

Ниже приводится презентация, которую представил слушателям лектор. В ней вы сможете найти подробное описание метода и результатов, которые удаётся получить, применяя его.