Дмитрий Соболев. Основы машинного обучения.

https://youtu.be/QdxQN-enHMI

Transcript

1. Machine learning
2. ? О чём разговор (ML) О машинном обучении : Примеры задач , создание беспилотного автомобиля , распознавание рукописного текста задачи обработки (NLP — Natural Language Processing), естественного языка (Computer Vision), . компьютерное зрение машинный перевод ? Почему не использовать обычный подход
3. Классификация задач : Обучение с учителем Регрессия Классификация : Обучение без учителя Кластеризация Рекомендации : Обучение с подкреплением Предсказание выгодного поведения
4. Простая задача регрессии price = a * size + b
5. Классификация
6. Кластеризация и аномалии
7. Рекомендательные системы
8. Нейросети!
9. Достижения ML и чем это нам грозит Победа в Го Точность распознования картинок выше человека ­ Раскраска чёрно белых фотографий Увеличение чёткости изображения Наложение стиля одного изображения на другое Автопилоты Советчики в медицине Рекомендательне системы знают о нас больше нас Изобретают свои системы шифрования Пишет музыку
10. Просто интересные истории Correlation doesn't imply causation Google и предсказние простуд Автопроверка фотографий на документы Распознование картинок танков Netflix и странные рекомендации ­ Micros Чатбот расист от oft
11. Курсы и библиотеки : Библиотеки и фреймворки Scikit learn http://scikit­learn.org/ ­ не нейросети Tensorflow https://www.tensorflow.org/ ­ нейросети Spark Mlib H2o PredictIO Coursera: Machine Learning Andrey Ng от Neural Networks for Machine Learning Geoffrey от Hinton Введение в машинное обучение от Константина Воронцова