Медиа

8 лекций, которые помогут разобраться в машинном обучении и нейросетях

С работой алгоритмов машинного обучения вы сталкиваетесь каждый день. Это распознавание изображений, поисковая выдача, голосовые помощники, рекомендации контента и, конечно же, реклама. Мы собрали для вас лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться.

 

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 РАН 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.