Пётр пылов

Пётр Пылов все записи на сайте https://s5.skladchiki.pro. Только проверенные складчины по тегу Пётр пылов
  1. Аноним

    Запись Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции (Петр Пылов, Роман Майтак)

    Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно...
  2. Запись Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения (Пётр Пылов, Андрей Протодьяконов, Анна Дягилева)

    Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно специалистам прикладной сферы анализа данных.
  3. Запись Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения (Петр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева)

    Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для...
  4. Доступно Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения (Пётр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева)

    Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс...
  5. Доступно Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения (Андрей Протодьяконов, Анна Дягилева, Петр Пылов)

    Аннтотация: Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения...
  6. Доступно Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python (Пётр Пылов, Андрей Протодьяконов, Владимир Садовников)

    Описание книги: Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов...
Сверху