Байесовские методы машинного обучения (Спецсеминар)/2010-2011
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Расписание семинаров на 2010–2011 учебный год) |
(→Предварительный список вопросов к зачету) |
||
| Строка 43: | Строка 43: | ||
# Использование различных видов регуляризации в машинном обучении (квадратичная, L1, L0). Их преимущества и недостатки. | # Использование различных видов регуляризации в машинном обучении (квадратичная, L1, L0). Их преимущества и недостатки. | ||
# Двойственность в задаче линейного программирования. | # Двойственность в задаче линейного программирования. | ||
| + | # Методы сглаживания сигналов. | ||
| + | # Постановка задачи поиска паттернов поведения. | ||
Версия 12:37, 8 октября 2010
Вернуться к основной странице спецсеминара.
В осеннем семестре 2010 года спецсеминар проходит на ВМиК МГУ по средам в ауд. 526б, начало в 18-20.
Расписание семинаров на 2010–2011 учебный год
| Дата | Название семинара | Комментарии | |
|---|---|---|---|
| 8 сентября 2010 | Тихонов Андрей, студент 4 курса ВМиК МГУ. Алгоритм повышения качества размытых изображений. Презентация на семинаре Оригинальная статья и слайды | Представление проекта в рамках Всероссийской молодежной школы по суперкомпьютерным технологиям. | |
| 15 сентября 2010 | Лаптев Дмитрий, Чернышев Виктор, студенты 5 курса ВМиК МГУ. Методы прогнозирования солнечной активности. Презентация на семинаре | Основные идеи проекта, методы, полученные результаты, текущее состояние, основные направления дальнейшей работы. | |
| 22 сентября 2010 | Воронин Павел, сотрудник Курчатовского института. Мультимодальные методы регистрации. Презентация на семинаре (часть 1) Презентация на семинаре (часть 2) | ||
| 29 сентября 2010 | Ветров Дмитрий Петрович, ВМиК МГУ. Сообщение по результатам поездки на конференцию ECML PKDD 2010. | Затрагиваемые темы:
| |
| 6 октября 2010 | Вишневский Валерий, студент 5 курса ВМиК МГУ. Методы поиска паттернов в поведенческих данных. Задача определения концентрации ферментов. Презентация на семинаре. |
Предварительный список вопросов к зачету
- Фильтр Винера.
- Моделирование искаженного изображения с помощью операции свертки и случайного шума. Задача деконволюции (обратной свертки).
- Метод ветвей и границ для поиска групп пятен.
- Сегментация изображений при помощи вариационного приближения.
- Использование различных видов регуляризации в машинном обучении (квадратичная, L1, L0). Их преимущества и недостатки.
- Двойственность в задаче линейного программирования.
- Методы сглаживания сигналов.
- Постановка задачи поиска паттернов поведения.
