⌨️ Solutions to Academy Yandex "Тренировки по Machine Learning"
ML — это новое направление Тренировок, которое создано совместно с Школой анализа данных. Первые Тренировки по ML посвящены классическому машинному обучению.
Note
Выпускник и преподаватель ШАД, старший разработчик лаборатории машинного интеллекта Яндекса, сооснователь girafe-ai, автор курсов по машинному обучению и лектор в МФТИ, MADE и МГУ; академический директор AI track в Harbour.Space University (Испания и Таиланд), соавтор учебника по машинному обучению от Яндекса.
Important
В этом репозитории я буду хранить исключительно ЭмЭль, возможно вы ищите:
Warning
Тут будет появлятся контент по мере моего интереса, тк понимаете я собствено Machine Cringe Learning и если будет возможность сдавать всё на Go, тут будет Python free zone.
Классическое машинное обучение
- Лекция 1: Вводная по ML + knn
- Лекция 2: Линейная регрессия и регуляризация
- Линейная классификация, метод максимального правдоподобия
- Решающие деревья, композиции деревьев, Random Forest
- Градиентный бустинг, тонкости обучения
- Оценка значимости признаков, обучение без учителя
- Обзорная лекция по DL
Natural Language Processing
- Информативные векторные представления в машинном обучении
- Обработка последовательностей: генеративные и дискриминативные модели
- Механиз внимание, или почему скалярное произведение круче всех. Outro про машинный перевод
- Машинный перевод
- Большие языковые модели и где они обитают
- Большие языковые модели
- Рекомендательные системы
- Ранжирование, информационный поиск и другие смежные с NLP задачи
- Введение в обработку звука: голосовая активация, биометрия, распознавание речи
- VLM
- Мультимодальные и мультиагентные системы. Куда современные модели будут двигаться дальше?