На этом семинарусе разберем популярную задачу машинного обучения – детекцию языка, используем набор данных из Kaggle, алгоритм многочленного […]
Воссоздание архитектуры AlexNet из статьи
В данном видео расскажем как можно на основании данных, опубликованных в научной статье, воссоздать архитектуру нейронной сети. Тема […]
Обнаружение стресса в соцсетях c помощью машинного обучения
На данном семинарусе разберем задачу обнаружения стресса в постах Reddit. Обнаружение стресса является нетривиальной задачей, так как есть […]
Рекомендательная система для статей на сайте
Существует множество способов создания рекомендательных систем. Рекомендательная система – популярный тип задач машинного обучения. Для данной задачи мы […]
Прогнозирование чаевых официантам
Чаевые официантам за подачу блюд зависят от многих факторов, таких как тип ресторана, количество посетителей, на какую сумму […]
Кластеризация музыкальных жанров в Spotify
Как Spotify рекомендует музыку? Как Яндекс узнает наши предпочтения в песнях? В этом видео мы выясним как строятся рекомендательные системы и рассмотрим одну из основных задач машинного обучения – кластеризация на примере данных музыкальных жанров популярного сервиса Spotify. Используем алгоритм K-means и набор данных из Kaggle.
Распознавание лиц для умного дома
Впусти Мстителей в свой дом! Рассмотрим как разрабатываются модели глубокого обучения для задач распознавания лиц на примере Мстителей
Предсказание мошеннических транзакций используя деревья решений
Чтобы выявить мошенников, нам необходимо обучить модель машинного обучения для классификации мошеннических и немошеннических платежей. Для этого нам […]
Регрессионный анализ охвата Instagram аудитории
https://github.com/rhiskey/InstagramRegressionAnalysis/blob/master/DSHero%20-%20Lesson%202%20Instagram%20Analysis.ipynb
Анализ влияния COVID-19 на глобальную экономику
Вспышка Covid-19 повлияла на глобальную экономику. Рост числа случаев Covid-19 негативно сказался на всех странах. Анализ (учебный кейс) […]