|
Please note that this page does not hosts or makes available any of the listed filenames. You
cannot download any of those files from here.
|
| 001 Задачи машинного обучения.mp4 |
213.06MB |
| 002 Модель и процесс машинного обучения.mp4 |
166.90MB |
| 003 Что такое ETL.mp4 |
130.66MB |
| 004 Что такое EDA.mp4 |
155.93MB |
| 005 Подготовка данных.mp4 |
285.80MB |
| 006 Разбиение выборки.mp4 |
212.08MB |
| 007 Оптимизация гиперпараметров.mp4 |
273.85MB |
| 008 Недообучение и переобучение.mp4 |
235.18MB |
| 009 Смещение, разброс и ошибка данных.mp4 |
228.19MB |
| 010 Использование HDF.mp4 |
145.35MB |
| 011 Метод максимального правдоподобия.mp4 |
337.03MB |
| 012 Метод наименьших квадратов.mp4 |
124.99MB |
| 013 Аппроксимация пропусков в данных.mp4 |
124.34MB |
| 014 Среднеквадратичная ошибка.mp4 |
142.25MB |
| 015 Метрики и расстояния.mp4 |
177.18MB |
| 016 Процесс ETL.mp4 |
91.94MB |
| 017 Интерполяция и экстраполяция.mp4 |
45.95MB |
| 018 Оценка модели.mp4 |
85.23MB |
| 019 Линейная регрессия.mp4 |
86.31MB |
| 020 Оптимизация потребления памяти.mp4 |
137.62MB |
| 021 EDA_ исследование зависимостей.mp4 |
124.07MB |
| 022 Заполнение пропусков в данных.mp4 |
81.22MB |
| 023 Линейная регрессия и L1_L2-регуляризация.mp4 |
303.76MB |
| 024 Изотоническая регрессия.mp4 |
118.44MB |
| 025 BIC и AIC.mp4 |
113.66MB |
| 026 Полиномиальная регрессия.mp4 |
104.24MB |
| 027 Линеаризация регрессии.mp4 |
181.31MB |
| 028 Обогащение данных.mp4 |
173.60MB |
| 029 Иерархия моделей.mp4 |
170.54MB |
| 030 Оптимизация регрессии.mp4 |
142.43MB |
| 031 Экспорт и импорт данных.mp4 |
66.97MB |
| 032 Ансамбль регрессионных моделей.mp4 |
194.65MB |
| 033 Расчет результатов.mp4 |
168.15MB |
| 034 Точность и полнота.mp4 |
235.54MB |
| 035 F-мера.mp4 |
134.15MB |
| 036 ROC AUC и Gini.mp4 |
259.00MB |
| 037 Оценка Каппа Коэна.mp4 |
165.49MB |
| 038 Взвешенная квадратичная Каппа.mp4 |
268.21MB |
| 039 Логистическая функция потерь.mp4 |
161.99MB |
| 040 Метод ближайших соседей.mp4 |
206.22MB |
| 041 Страховой скоринг.mp4 |
128.35MB |
| 042 F1 и Каппа оценки классификации.mp4 |
71.42MB |
| 043 Метод ближайших соседей.mp4 |
46.28MB |
| 044 Наивный Байес.mp4 |
171.92MB |
| 045 Логистическая регрессия.mp4 |
103.31MB |
| 046 Дерево принятия решения.mp4 |
222.11MB |
| 047 Опорные векторы.mp4 |
224.35MB |
| 048 Обработка данных и оптимизация памяти.mp4 |
116.13MB |
| 049 Логистическая регрессия.mp4 |
44.55MB |
| 050 Иерархия логистической регрессии.mp4 |
137.94MB |
| 051 SVM.mp4 |
42.24MB |
| 052 Ансамблевые модели.mp4 |
251.63MB |
| 053 Бутстрэп.mp4 |
166.21MB |
| 054 Бэггинг.mp4 |
159.74MB |
| 055 Случайный лес.mp4 |
133.80MB |
| 056 Out-of-Bag.mp4 |
154.52MB |
| 057 Сверхслучайные деревья.mp4 |
197.83MB |
| 058 Адаптивный бустинг.mp4 |
155.00MB |
| 059 LogitBoost, BrownBoost и L2Boost.mp4 |
187.63MB |
| 060 Градиентный спуск.mp4 |
267.45MB |
| 061 Градиентный бустинг и XGBoost.mp4 |
172.15MB |
| 062 Стохастический градиентный бустинг.mp4 |
127.55MB |
| 063 Решающие деревья.mp4 |
81.20MB |
| 064 Случайный лес.mp4 |
67.89MB |
| 065 Бустинг с XGBoost.mp4 |
30.43MB |
| 066 LightGBM.mp4 |
197.96MB |
| 067 CatBoost.mp4 |
114.47MB |
| 068 Ансамбль стекинга.mp4 |
237.95MB |
| 069 LightGBM.mp4 |
59.97MB |
| 070 CatBoost.mp4 |
111.35MB |
| 071 Ансамбль классификации.mp4 |
132.98MB |
| 072 Расчет результатов.mp4 |
56.05MB |
| 073 Искусственные нейронные сети.mp4 |
212.99MB |
| 074 Слои в нейросетях.mp4 |
147.04MB |
| 075 Нейрон смещения.mp4 |
119.62MB |
| 076 Функции активации.mp4 |
280.21MB |
| 077 Обратное распространение ошибки.mp4 |
232.00MB |
| 078 Многослойный перцептрон.mp4 |
161.48MB |
| 079 Предсказание формы облаков.mp4 |
143.76MB |
| 080 Предобработка изображений.mp4 |
61.25MB |
| 081 Опорные векторы и коэффициент сходства.mp4 |
165.12MB |
| 082 Двухслойный перцептрон.mp4 |
61.78MB |
| 083 Эпохи, пакеты, итерации.mp4 |
209.01MB |
| 084 Оптимизация нейросетей по Нестерову.mp4 |
179.93MB |
| 085 Адаптивная оптимизация нейросетей.mp4 |
204.83MB |
| 086 RMSprop, adadelta, adam.mp4 |
183.25MB |
| 087 Оптимизация нейросетей.mp4 |
176.42MB |
| 088 Пакетная нормализация.mp4 |
229.03MB |
| 089 Регуляризация обучения нейросетей.mp4 |
178.81MB |
| 090 Методы инициализации весов.mp4 |
204.24MB |
| 091 Дополнение данных.mp4 |
158.43MB |
| 092 Оптимизация нейросетей.mp4 |
176.04MB |
| 093 Свертка и подвыборка.mp4 |
225.94MB |
| 094 Сверточные нейросети.mp4 |
181.52MB |
| 095 Свертка и подвыборка.mp4 |
123.26MB |
| 096 Активация и оптимизаторы.mp4 |
80.93MB |
| 097 Нормализация и переобучение.mp4 |
59.86MB |
| 098 Дополнение изображений.mp4 |
110.97MB |
| 099 LeNet.mp4 |
236.86MB |
| 100 AlexNet.mp4 |
279.61MB |
| 101 VGG.mp4 |
201.82MB |
| 102 GoogLeNet.mp4 |
295.82MB |
| 103 Inception.mp4 |
260.90MB |
| 104 ResNet.mp4 |
173.81MB |
| 105 ResNeXt.mp4 |
188.13MB |
| 106 SE-ResNet.mp4 |
140.03MB |
| 107 EfficientNet.mp4 |
261.73MB |
| 108 DenseNet.mp4 |
145.08MB |
| 109 MobileNet.mp4 |
187.26MB |
| 110 LeNet, CaffeNet и AlexNet.mp4 |
118.00MB |
| 111 VGG16 и VGG19.mp4 |
47.74MB |
| 112 GoogLeNet и Inception-BN.mp4 |
48.68MB |
| 113 Inception V3 и V4.mp4 |
82.25MB |
| 114 ResNet34, 50, 101, 152.mp4 |
62.60MB |
| 115 Архитектура нейросети.mp4 |
183.09MB |
| 116 MobileNet для областей.mp4 |
123.72MB |
| 117 U-Net.mp4 |
97.33MB |
| 118 FPN.mp4 |
102.08MB |
| external-assets-links.txt |
410B |
| external-assets-links.txt |
381B |
| external-assets-links.txt |
312B |
| external-assets-links.txt |
349B |
| external-assets-links.txt |
348B |
| external-assets-links.txt |
462B |
| external-assets-links.txt |
290B |
| external-assets-links.txt |
366B |
| external-assets-links.txt |
498B |
| external-assets-links.txt |
461B |
| external-assets-links.txt |
542B |
| external-assets-links.txt |
104B |