Мастер-класс
12+
Метод машинного обучения k-ближайших соседей

Участники мероприятия узнают о методах машинного обучения и способах их применения.

17 декабря, 16:00 Идет 1 ч 30 мин
Бесплатно Стоимость
Москва ул. Б. Черкизовская, дом 4, корпус 1

О мероприятии

Машинное обучение — это одна из технологий, которая становится все более популярной. В современном мире люди активно пользуются голосовыми помощниками, получают качественную выборку по запросам в поисковых системах, получают рекомендации к покупкам в интернет-магазинах и — к просмотрам в социальных сетях. Это стало возможным благодаря применению искусственного интеллекта, при котором применяется не программирование, а логические выводы из наборов данных.

Машинным обучением (англ. Machine Learning, ML) называют разработку алгоритмов для анализа наборов данных (специально подготовленные базы данных, собранные экспертами) и обучение на них модели, которая может принимать решения.

На мастер-классе, который проведет специалист зала МедиаLAB Алексей Андросов, участники сначала узнают о методах машинного обучения и способах их применения. Более подробно будет рассмотрен один из самых распространенных методов — метод k-ближайших соседей (kNN). А затем под руководством лектора участники будут обучать модель для медицинской диагностики.

Расписание
17
Суббота
Декабрь 2022
ул. Б. Черкизовская, дом 4, корпус 1 Москва
16:00
Бесплатно
Запись по электронной почте
Адрес

ул. Б. Черкизовская, дом 4, корпус 1

14.12.2022, 07:10
Александр Речкин
322
Подписывайтесь на нас в Telegram, Дзен и в последнюю очередь на VK
7 октября, 13:49
Александр Березин

Дата-центры для нейросетей в последние пару лет стали важнейшим фактором роста западной экономики, а заодно и мировой энергетики. В этом направлении нейросети создали немало новых рабочих мест, хотя и меньше, чем в программировании. Однако у невиданного бума есть и оборотная сторона: нобелевский лауреат Пол Кругман выяснил, что они буквально выдавливают остальные сектора экономики, забирая у них все больше инвестиций.

8 октября, 14:03
Мария Азарова

Шведская академия в Стокгольме назвала имя нового лауреата Нобелевской премии по литературе. В 2026 году награду получила Энн Карсон за новаторское творчество, вступающее в диалог с классикой.

8 октября, 08:41
Андрей Серегин

После извержения вулкана люди могут лишиться урожая и запасов пищи. Археологи выяснили, что древние жители Коста-Рики выращивали деревья и корнеплоды: такой «съедобный лес» мог помогать им переживать извержения Ареналя.

3 октября, 13:35
Любовь Соковикова

Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.

5 октября, 18:32
Александр Березин

В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.

4 октября, 17:23
Росатом

История и настоящее атомной отрасли насыщены множеством аббревиатур, на первый взгляд совсем загадочных. На деле понять их несложно, а стоящие за этим истории необычны и весьма увлекательны. Ниже мы выделим такие термины. И, как читатель скоро обнаружит, они вплотную касаются его жизни далеко не только через поток электронов из розетки.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

3 октября, 13:35
Любовь Соковикова

Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.

5 октября, 18:32
Александр Березин

В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий