Cайт веб-разработчика, программиста Ruby on Rails ESV Corp. Екатеринбург, Москва, Санкт-Петербург, Первоуральск

Админка на Ruby on Rails

Лекция Дмитрия Ветрова о математике больших данных: тензоры, нейросети, байесовский вывод

Лекция одного из самых известных в России специалистов по машинному обучению Дмитрия Ветрова, который руководит департаментом больших данных и информационного поиска на факультете компьютерных наук, работающим во ВШЭ при поддержке Яндекса.

Как можно хранить и обрабатывать многомерные массивы в линейных по памяти структурах? Что дает обучение нейронных сетей из триллионов триллионов нейронов и как можно осуществить его без переобучения? Можно ли обрабатывать информацию «на лету», не сохраняя поступающие последовательно данные? Как оптимизировать функцию за время меньшее чем уходит на ее вычисление в одной точке? Что дает обучение по слаборазмеченным данным? И почему для решения всех перечисленных выше задач надо хорошо знать математику?

Люди и их устройства стали генерировать такое количество данных, что за их ростом не успевают даже вычислительные мощности крупных компаний. И хотя без таких ресурсов работа с данными невозможна, полезными их делают люди. Сейчас мы находимся на этапе, когда информации так много, что традиционные математические методы и модели в становятся неприменимы. Из лекции Дмитрия Петровича вы узнаете, почему вам надо хорошо знать математику для работы с машинным обучением и обработкой данных. И какая «новая математика» понадобится вам для этого.

Дмитрий Ветров окончил ВМиК МГУ, кандидат физико-математчиеских наук. Автор более 120 научных публикаций. Дмитрий Петрович разработал курсы «Байесовские методы машинного обучения» и «Графические модели», которые читает в МГУ и в Школе анализа данных Яндекса. Принимал участие в нескольких междисциплинарных исследовательских проектах по разработке новых методов машинного обучения и вероятностного вывода (когнитивные ануки, медицина, неорганическая химия, и др.). Руководит исследовательской группой байесовских методов.

источник