Уважаемые друзья, из-за вируса происходят отмены мероприятий. Уточняйте у организаторов состоится ли мероприятие.
Пожалуйста, не забывайте средства индивидуальной защиты (маску и перчатки).

Авторизоваться через соц. сети

Линейная регрессия в машинном обучении Линейная регрессия в машинном обучении

Архив. Мы больше не анонсируем данное мероприятие. Возможно информация полностью устарела. Что там дальше мы не знаем.

Зовём на занятия

Когда?

с 26 января 2023

Город

Москва

Где?

Российская Государственная Библиотека для молодежи. ул. Б. Черкизовская, дом 4, корпус 1

Метро

Преображенская площадь

Контакты:

Телефон для справок: +7 (499) 161-32-19

Условия участия:

Чтобы забронировать место за компьютером в МедиаLAB, отправьте заявку в свободной форме на адрес medialab@rgub.ru. Для работы за компьютерами зала МедиаLAB во время мастер-класса участникам понадобится читательский билет.

Машинное обучение — это одна из технологий, которая со временем становится всё более популярной. В современном мире мы активно пользуемся голосовыми помощниками, получаем качественную выборку по запросам в поисковых системах, получаем 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 участники узнают о методах машинного обучения и способах их применения. Более подробно будет рассмотрен один из самых первых и распространенных методов регрессионного анализа — линейная регрессия, а затем под руководством лектора участники научат модель определять качество вина по его характеристикам.

Приглашаем желающих попробовать свои силы в написании алгоритмов для анализа данных.

Ведущий: Алексей Андросов, специалист зала МедиаLAB.