Извините, регистрация закрыта. Возможно, на событие уже зарегистрировалось слишком много человек, либо истек срок регистрации. Подробности вы можете узнать у организаторов события.
Каждую неделю публикуются сотни научных работ по машинному обучению, нейронным сетям, компьютерному зрению. Наша задача — разобраться в самых горячих! На этой неделе рассмотрим улучшенный вариант, пожалуй, самого известного метода разбиения данных на подгруппы — k-means, — который недавно представила группа учёных из пекинского Tsinghua university и университетского колледжа в Дублине. А чтобы понять, что к чему, разберём метод максимального правдоподобия, классический k-means и gaussian mixture model. Если вы можете посчитать, какова вероятность получить хотя бы одно чётное число при броске двух шестигранных игральных костей, то скорее всего поймёте и остальное.
Каждую неделю публикуются сотни научных работ по машинному обучению, нейронным сетям, компьютерному зрению. Наша задача — разобраться в самых горячих!
На этой неделе рассмотрим улучшенный вариант, пожалуй, самого известного метода разбиения данных на подгруппы — k-means, — который недавно представила группа учёных из пекинского Tsinghua university и университетского колледжа в Дублине. А чтобы понять, что к чему, разберём метод максимального правдоподобия, классический k-means и gaussian mixture model.
Если вы можете посчитать, какова вероятность получить хотя бы одно чётное число при броске двух шестигранных игральных костей, то скорее всего поймёте и остальное.
Препринт статьи, которую будем разбирать: https://arxiv.org/abs/1907.07442
Ведущий — Дмитрий Евдокимов.
Лекция с обсуждением пройдет в четверг 25 июля в 19:00 в антикафе Кочерга.