Apprentissage par la machine

Lecture 17: MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation (Fall 2021) | "Behavior Cloning"

Cours 17 : MIT 6.800/6.843 Manipulation robotique (Automne 2021) | « Clonage comportemental »

#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle

#031 ML Alexey Kharlamov. Comment farmer de l'or avec ML sur Kaggle

Qiskit Falll Fest CIC-IPN Mexico 2021- Introducción al Aprendizaje de Máquina Cuántico

Qiskit Fall Fest CIC-IPN Mexico 2021- Introduction à l'apprentissage automatique quantique

Machine Learning Practice: CoLab Interface

Pratique du Machine Learning : Interface CoLab

#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов

#027 ML Petr Ermakov. ODS - communauté de data scientists russophones

reading conditional independence from the BN

lecture de l'indépendance conditionnelle à partir du BN

#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"

#026 ML Vitaly Moiseev. Systèmes de recommandation - comment cultiver le "bonheur des utilisateurs"

Gradient Descent | Neural Networks

Descente de gradient | Réseaux neuronaux

Backpropagation Algorithm | Neural Networks

Algorithme de rétropropagation | Réseaux de neurones

Sequential identification of agent reliability and the Bayes factor

Identification séquentielle de la fiabilité de l'agent et le facteur de Bayes

#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр

#025 ML À propos des stages chez Yandex et de la reconnaissance de chiffres manuscrits

Bayesian Networks independence I

Indépendance des réseaux bayésiens I

Machine Learnia, La suite commence ici.

#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций

#023 ML Olga Perepelkina. À propos de l'apprentissage fédéré et de la reconnaissance des émotions

[Extract] The UK's Quantum Computer webinar ::: Alexei Kondratyev - Quantum Machine Learning

[Extract] Le webinaire sur l'ordinateur quantique du Royaume-Uni ::: Alexei Kondratyev - Apprentissage automatique quantique

VC dimension as an adversary to learning

La dimension VC comme adversaire de l'apprentissage

Support Vector Machine | Face Detection

Support Vector Machine | Détection de Visages

VC dimension I

dimension VC I

explaining PAC

expliquer PAC

A simple example of PAC learning

Un exemple simple d'apprentissage PAC

#021 ML Алексей Нечаев. AlphaGo и философия игры Го

#021 ML Alexey Nechaev. AlphaGo et la philosophie du jeu de Go

#019 ML Евгений Разинков. Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.2

#019 ML Evgeny Razinkov. Feuille de route pour plonger dans l'apprentissage automatique partie 2

#018 ML Евгений Разинков. Дорожная карта погружения в машинное обучение ч.1

#018 ML Evgeny Razinkov. Feuille de route pour plonger dans l'apprentissage automatique partie 1

#017 ML Виктория Земляк. Machine Learning в научных исследованиях

#017 ML Victoria Zemlyak. Machine Learning dans la recherche scientifique

#016 ML Линейная регрессия

#016 ML Régression linéaire

#013 ML Алексей Ярошенко. Из специалиста по рекламе в дата-сайентисты. Учеба в MADE

#013 ML Alexey Yaroshenko. De spécialiste en publicité à data scientist. Études à MADE

#012 ML Юрий Яровиков. Как окончить ШАД, руководить Школой глубокого обучения и остаться в России

#012 ML Yuri Yarovikov. Comment être diplômé de la SHAD, diriger l'École d'apprentissage profond et rester en Russie

#010 ML Андрей Клименко. Neural Shit: Незаконное увеличение животных, Ветхий Путин и Програверование

#010 ML Andrey Klimenko. Neural Shit: Agrandissement illégal d'animaux, Poutine décrépit et Progroverovanie

Lecture 18 | MIT 6.881 (Robotic Manipulation), Fall 2020 | Reinforcement Learning (Part 2)

Conférence 18 | MIT 6.881 (Manipulation robotique), Automne 2020 | Apprentissage par renforcement (Partie 2)

Lecture 17 | MIT 6.881 (Robotic Manipulation), Fall 2020 | Reinforcement Learning (Part 1)

Cours 17 | MIT 6.881 (Robotic Manipulation), Fall 2020 | Reinforcement Learning (Part 1)

#003 ML Методы машинного обучения

#003 ML Méthodes d'apprentissage automatique

Curse of dimensionality

Malédiction de la dimensionnalité

Comment CHOISIR LE BON MODÈLE de Machine Learning ?

QSI Seminar: Dr Markus Heyl, Max Planck Inst., Reinforcement Learning for Digital Quantum Simulation

Séminaire QSI : Dr Markus Heyl, Institut Max Planck, Apprentissage par renforcement pour la simulation quantique numérique

Learning Parity with Noise|| @ CMU || Lecture 26b of CS Theory Toolkit

Apprentissage de la parité avec bruit|| @ CMU || Conférence 26b du CS Theory Toolkit

Union bound and ML theory

Union bound et théorie du ML

QSI Seminar: Asst Prof Nathan Wiebe, PNNL, Training Fully Quantum Boltzmann Machines, 29/05/2020

Séminaire QSI : Professeur adjoint Nathan Wiebe, PNNL, Entraînement de machines de Boltzmann entièrement quantiques, 29/05/2020

MODÈLE DE MACHINE LEARNING - Covid19 (29/30)

QSI Seminar: Asst. Prof. Nana Liu, SJTU, Introducing Adversarial Quantum Learning, 22/05/2020

Séminaire QSI : Prof. adj. Nana Liu, SJTU, Introduction à l'apprentissage quantique contradictoire, 22/05/2020

ENSEMBLE LEARNING : BAGGING, BOOSTING et STACKING (25/30)