Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.
Машинное обучение
Вводная лекция от кандидата физико-математических наук Дмитрия Ветрова. Ученый объясняет, как работает машинное обучение, что такое глубинное обучение и как устроены нейросети.
Математические методы прогнозирования объемов продаж
Другая лекция от ПостНауки — член Российской академии наук Константин Воронцов показывает частный пример применения методов машинного обучения в бизнесе. Математик объясняет, как его команда построила модель прогнозирования объемов продаж для крупной розничной сети.
Прекрасные и ужасные последствия самообучения компьютеров
Спикер TED, специалист по машинному обучению и CEO компании Enlitic Джереми Говард делает свои прогнозы о том, что произойдет, когда мы научим компьютеры учиться.
Как мы учим компьютеры понимать изображения
Еще одна лекция в рамках TED. Эксперт по компьютерному зрению Фей-Фей Ли описывает последние достижения машинного обучения, включая базу данных, содержащую 15 миллионов фотографий, которую создала её команда, чтобы научить компьютер понимать изображения.
Как мы обучаем технику не смотреть и слушать, а видеть и слышать?
Несмотря на первые 20 минут тишины, довольно бодрая лекция по глубинному обучению от теххаба KL10CH и инженера в области машинного обучения, компьютерного зрения и обработки сигналов в Исследовательского центра Samsung Дмитрия Коробченко. Для самых стойких и продвинутых.
И бонус для тех, кто настроен серьезно:
Recent Developments in Deep Learning
Лекция известного специалиста по искусственным нейросетям Джеффри Хинтона, прочитанная в Торонтском университете. Профессор Хинтон рассказывает об основных достижениях в области глубинного обучения.
Deep Learning, Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning
Один из основателей Coursera, доцент Стэнфорда и специалист в области машинного обучения и робототехники Эндрю Ын объясняет тонкости обучения «с учителем» и без.
Machine Learning for Video Games
За пять минут на примере Марио вам расскажут, как машинное обучение применяется в разработке видеоигр.
Поделиться с друзьями
Комментарии (5)
DirectX
06.08.2016 12:59Стал смотреть снизу вверх, про Марио уже видел, весьма наглядный пример, а вот лекцию Andrew Ng раньше не встречал, просто блеск, смотрится как детектив. Спасибо за подборку.
nazargulov
06.08.2016 18:44Отличная подборка! Первая лекция TED самая устрашающая, скоро не останется рабочих мест, где надо: читать, писать, говорить, слушать, смотреть и думать. Супер!)
valis
Спасибо, планирую переквалифицироваться на машинное обучение. Такие вводные лекции достаточно полезны перед углублением в детали
Veber
Аналогично. У меня профильное образование не ИТ, поэтому рад был бы услышать что нужно знать для успешного усваивания этой темы. Спасибо!