ЛекториумМедиатека
Личный кабинет

Практическое применение методов машинного обучения

Доклад посвящен практическому применению методов машинного обучения для решения задач Яндекса. В частности большое внимание будет уделено проблеме ранжирования, современным стендам для исследования методов обучения ранжированию и перспективы дальнейшего развития данной области. Также, в контексте обучения будут поставлены рассмотрены проблемы шума в экспертных оценках, СЕО эффектах и тому подобных нюансах построения ранжирования для работы в реальных условиях. Для понимания лекции необходим начальный уровень знаний в области машинного обучения.

Страница лекции на сайте Computer Science клуба

Лекции курса

9
  1. Вычислительная сложность формальных грамматикАлександр Охотин
  2. Privacy of profile based ad targetingАлександр Смаль
  3. Язык программирования KotlinАндрей Бреслав
  4. Выделение и сопоставление особых точек в обработке изображенийАлександр Мордвинцев
  5. Устойчивая реализация алгоритмов вычислительной геометрииАнтон Ковалев
  6. Практическое применение методов машинного обучения▶ Вы тут
  7. Безопасность веб-приложений: введениеБен Лившиц
  8. Вредоносное программное обеспечение/Malware: введениеБен Лившиц
  9. Алгоритмы 3D-трэкинга и восстановления геометрии сценыАлександр Куликов

Онлайн-курсы по программированию

3