Все статьи

Материал из MachineLearning.

Вывести страницы, начинающиеся на: Пространство имён: (Основное) Обсуждение Участник Обсуждение участника MachineLearning Обсуждение MachineLearning Изображение Обсуждение изображения MediaWiki Обсуждение MediaWiki Шаблон Обсуждение шаблона Справка Обсуждение справки Категория Обсуждение категории Публикация Обсуждение публикации

Все страницы | Предыдущая страница (AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

---

Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2013-2014 год, осень	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, весна	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 1	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, осень/Лабораторная работа 2	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, весна
Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень	Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/Виртуальная машина	Машинное обучение и анализ данных (журнал)
Машинное обучение и анализ данных (журнал)/Оформление графиков	Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор	Машинное обучение и обучаемость: сравнительный обзор ( В.И.Донской)
Машинное обучение как автоматизация научного метода	Медиальное множество	Медиана
Медиана (статистика)	Медианный критерий	Международная ассоциация распознавания образов
Международная ассоциация распознавания образов (IAPR)	Международная конференция по новым возможностям распознавания рукописного ввода	Международный стандарт представления чисел с плавающей точкой в ЭВМ
Мета-обучение	Мета обучение	Метаобучение
Метод LSD	Метод k ближайших соседей (пример)	Метод k взвешенных ближайших соседей (пример)
Метод Белсли	Метод Бенджамини-Иекутиели	Метод Бенджамини-Хохберга
Метод Бокса-Кокса	Метод Лапласа	Метод Монте-Карло
Метод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корней	Метод Нелдера-Мида	Метод Ньютона-Гаусса
Метод Ньютона. Метод Стеффенсена	Метод Ньютона. Метод Стеффенсена.	Метод Ньютона. Проблема области сходимости. Метод парабол. Совмещение методов Ньютона и парабол
Метод Парзеновского окна (пример)	Метод Холма	Метод ближайшего соседа
Метод ближайших соседей	Метод главных компонент	Метод градиентного спуска
Метод группового учета аргументов	Метод группового учёта аргументов	Метод дихотомии
Метод дробящихся эталонов	Метод золотого сечения. Симметричные методы	Метод инерции Поляка
Метод к ближайших соседей	Метод касательных (Ньютона-Рафсона)	Метод комитетов
Метод максимального правдоподобия	Метод множественных сравнений Шеффе	Метод наибольшего правдоподобия
Метод наименьших квадратов	Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов	Метод наименьших углов (пример)
Метод настройки с возвращениями	Метод независимых компонент	Метод обратного распространения ошибки
Метод обучения	Метод опорных векторов	Метод парзеновского окна
Метод парзеновского окна (пример)	Метод покоординатного спуска	Метод потенциального бустинга
Метод потенциальных функций	Метод потенциальных функций с размещением реперных объектов в 1 классе	Метод простых итераций
Метод радиальных базисных функций	Метод релевантных векторов	Метод секущих
Метод сопряжённых градиентов	Метод стохастического градиента	Метод штрафных функций
Методика Belsley	Методы автоматической обработки текстов (курс лекций, В.В.Китов)/2016	Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)
Методы анализа текстов (семинар, К.В.Воронцов)/2017-2018 год	Методы анализа текстов (спецсеминары, К.В. Воронцов)/2017-2018 год	Методы деконволюции изображений
Методы дихотомии	Методы исключения Гаусса	Методы исключения Гаусса, выбор главного элемента, итеративное улучшение результата
Методы машинного обучения (А. И. Майсурадзе)	Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных (курс лекций, О.В. Сенько)	Методы наивысшей алгебраической точности (Гаусса - Кристоффеля)
Методы обучения с подкреплением	Методы оптимизации	Методы оптимизации (курс лекций)
Методы оптимизации в машинном обучении	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 1	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 2	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2012/Задание 3
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2014	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2015	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2016
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2017	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2018	Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2020
Методы оптимизации в машинном обучении (курс лекций)/2021	Методы парабол (Симпсона) и более высоких степеней (Ньютона - Котеса)	Методы прямоугольников и трапеций
Метрика	Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)	Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК
Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК	Метрический классификатор	Метрическое сгущение
Механизм внимания	Минимизация эмпирического риска	Ммпсем
Многоклассовая классификация	Многомерная выборка	Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент гусеницы (пример)
Многомерная интерполяция и аппроксимация на основе теории случайных функций	Многомерная линейная регрессия	Многомерная случайная величина
Многомерное наблюдение	Многомерное нормальное распределение	Многомерное шкалирование
Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов	Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (конференция)	Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов (семинар)
Многорукий бандит	Многослойная нейронная сеть	Многослойный персептрон
Множественная проверка гипотез	Мо	Мода (статистика)
Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)	Модели и методы искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы	Моделирование мышления(школа Бонгарда)
Моделирование мышления (школа Бонгарда)	Модель Бокса-Дженкинса	Модель Брауна
Модель МакКаллока-Питтса	Модель Тейла-Вейджа	Модель Тригга-Лича
Модель Хольта	Модель Хольта-Уинтерса	Модель алгоритмов
Модель зависимости	Модель панельных данных с временны́ми эффектами	Модель панельных данных с фиксированными эффектами
Модель панельных данных со случайными эффектами	Модель смеси экспертов	Модельный коллапс
Модифицированная ортогонализация Грама-Шмидта	Молекулярная динамика гамильтоновых систем и количественные оценки выполнимости закона сохранения энергии модельных систем	Момент
Моменты случайной величины	Момо	Мониторинг сходимости стохастического градиента
Монотонная коррекция	Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова	Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Московский физико-технический институт	Московский физико-технический институт (государственный университет)	Мощность критерия
Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023	Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 775, 795, весна 2021	Моя первая научная статья (лекции и практика, В.В. Стрижов)/Группы 874, 821, 813, весна 2021
Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020	Мультиколлинеарность	Мультимодальное машинное обучение
Мультиномиальное распределение зависимых случайных величин	Мультиномиальное распределение независимых случайных величин	Мультиномиальное распределение с равновероятными успехами испытаний Бернулли
Мультиномиальное распределение с упорядоченными элементами подмножеств	Муравьиные алгоритмы	НМОИ
Наивный байесовский классификатор	Написание отчётов и статей (рекомендации)	Научная школа в области искусственного интеллекта
Научно-исследовательская работа (рекомендации)	Научно-образовательный центр при МИАН	Научные конференции
Научные семинары по анализу текстов в ШАДе, 2018/2019 год	Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих)	Научный семинар по специальности (практика, А.И.Эрлих)/Вопросы
Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018	Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019	Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020
Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2022	Нейрокомпьютерный интерфейс	Нейрокриптография
Нейрон	Нейронная сеть	Нейронная сеть Кохонена
Нейронные сети	Нейросетевое встраивание	Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)
Нейросети	Нейросеть	Нелинейная регрессия
Неотрицательное матричное разложение	Непараметрическая регрессия	Непараметрическая регрессия: ядерное сглаживание
Непрерывные морфологические модели и алгоритмы (курс лекций, Л.М. Местецкий)	Неравенство Бонферрони	Несмещенная оценка
Несмещённая оценка	Несмещённость	Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В. Рязанов, 2010)
Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов)	Неточные множества	Новости
Нормализация ДНК-микрочипов	Нормальное распределение	Нулевая гипотеза
Нуль-гипотеза	О точности скользящего экзамена	Оverfitting
Обзорные статьи на английском языке	Обнаружение жизненного цикла товаров (отчет)	Обобщающая способность
Обобщенная линейная модель	Обобщённая линейная модель	Обобщённое среднее
Обобщённый автокодировщик на графах GraphEDM	Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)	Обработка изображений
Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, А.Н.Гнеушев)	Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, А.Н.Гнеушев)/Вопросы 1 семестр	Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, А.Н.Гнеушев)/Вопросы 2 семестр
Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)	Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы	Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр
Обсуждение публикации:DeepMind 2026 From AGI to ASI	Обсуждение публикации:SCAN: Learning to Classify Images Without Labels	Обсуждение публикации:Доэрти и Уилсон 2022 Душа машины
Обучаемая векторизация данных	Обучаемые сети векторного квантования	Обучающая выборка
Обучение без учителя	Обучение обучению	Обучение по предпочтениям
Обучение по прецедентам	Обучение ранжированию	Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2020	Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021	Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2022
Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2023	Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2024	Обучение с подкреплением из обратной связи человека (RLHF)
Обучение с подкреплением по рубрикам	Обучение с самоконтролем	Обучение с учителем
Обучение с учителем. Многомерная интерполяции и аппроксимация. Обобщение на основе теории случайных функций. Вариант точного решения.	Общество промышленной и прикладной математики (SIAM)	Объединённая модель панельных данных
Объект	Оверфиттинг	Одномерная линейная регрессия
Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)	Однослойный персептрон	Однослойный персептрон (пример)
Однофакторная непараметрическая модель	Однофакторная параметрическая модель	Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример)
Описательная статистика	Определение гиперпараметров для MVR	Опт
Оптимальная хирургия мозга	Оптимальное прореживание нейронных сетей	Оптимальное прореживание нейронных сетей (пример)
Оптимизация	Оптимизация ассортимента торговых точек (задача с данными)	Оптимизация и ее приложения (регулярный семинар)
Оптимизация политики через самодистилляцию	Ослабление и усиление шкал признаков	Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе)
Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)	Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы	Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус)
Остаточная сумма квадратов	Отбор признаков	Отступ
Отчет о выполнении исследовательского проекта	Отчет о выполнении исследовательского проекта (практика, В.В. Стрижов)	Оценивание дискретных распределений при дополнительных ограничениях на вероятности некоторых событий (виртуальный семинар)
Оценивание плотности распределения	Оценка Надарая-Ватсона	Оценка обобщающей способности (японская притча)
Оценка обобщающей способности (японская притча, с иллюстрациями)	Оценка параметров смеси моделей	Оценка сложности регрессионных моделей (пример)
Оценка эффективности природоохранных программ (пример)	Ошибки вычислений	ПСАД
ПСАД-ФУПМ	Па	Павловский, Юрий Николаевич
Павловский Юрий Николаевич	Пакеты прикладных программ (семинары)	Пакеты прикладных программ (семинары)/2017
Парадокс хи-квадрат	Парадоксы мультиномиального распределения	Параллельные вычисления в Matlab
Переобучение	Переподгонка	Перплексия
Персептрон	Персональный помощник	Перфонтана
Перцептрон	Пи-величина	Плоидность
Плоская фигура	Плотность распределения	Площадь под ROC-кривой
Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)	Подготовка презентаций (рекомендации)	Позиционное кодирование
Поиск нелинейной модели поверхности Мохоровичича (пример)	Поиск почти-дубликатов в рукописных текстах школьных сочинений	Поиск сходства текстовых документов с помощью частых замкнутых множеств признаков
Полезные ссылки	Полигон	Полигон алгоритмов
Полигон алгоритмов/TODO-лист	Полигон алгоритмов/ Пошаговая реализация собственного алгоритма	Полигон алгоритмов/Взаимодействие с пользовательскими алгоритмами
Полигон алгоритмов/Документация	Полигон алгоритмов/Мастер загрузки алгоритмов	Полигон алгоритмов/Мастер загрузки задач
Полигон алгоритмов/Мастер формирования отчета	Полигон алгоритмов/Общий отчёт задачи-алгоритмы	Полигон алгоритмов/Подробный отчет по задаче
Полигон алгоритмов/Подробный отчёт задача-алгоритм	Полигон алгоритмов/Пошаговая реализация собственного алгоритма	Полигон алгоритмов/Права доступа к объектам Системы
Полигон алгоритмов/Формат данных задачи	Полигон алгоритмов/Формат результатов тестирования алгоритма на задаче	Полигон алгоритмов : TODO-лист
Полигон алгоритмов классификации	Полигон алгоритмов коллаборативной фильтрации	Полный скользящий контроль
Понижение размерности	Поправка Бонферрони	Порождающие модели (теория и практика, Р.В. Исаченко, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2020
Порождение и выбор авторегрессионных моделей	Порождение линейных регрессионных моделей (постановка задачи)	Порождение нелинейных регрессионных моделей (пример)
Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными)	Построение интегральных индикаторов по ранговым признакам (пример)	Правила Хэбба
Правило Хэбба	Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008	Практикум на ЭВМ (317)
Практикум на ЭВМ (317)/2011-2012	Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013	Практикум на ЭВМ (317)/2012-2013/Autoencoder
Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014	Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014/BackgroundSubtraction	Практикум на ЭВМ (317)/2013/Коды БЧХ
Практикум на ЭВМ (317)/2014-2015	Практикум на ЭВМ (317)/2014/Коды БЧХ	Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016
Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017	Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018	Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна)
Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень)	Практикум на ЭВМ (317)/2019 (весна)	Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень)
Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень)	Практикум на ЭВМ (317)/Autoencoder	Практикум на ЭВМ (417)
Практикум на ЭВМ (417)/2016	Практикум на ЭВМ (417)/2017	Практикум на ЭВМ (417)/2018
Практикум на ЭВМ (417)/2019	Предобработка данных ДНК-микрочипов	Предрассудок
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)	Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Курсы	Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Материалы
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/О кафедре	Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Объявления	Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Преподаватели
Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Расписание	Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Студенты	Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Учебный план
Предсказывающие неравенства в задаче эмпирической минимизации риска (виртуальный семинар)	Преподавание машинного обучения	Признак
Признаковое описание	Прикладная алгебра (курс лекций, С.И. Гуров)	Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)
Прикладная алгебра (часть I)	Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)	Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2006	Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2007	Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2008
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2009	Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011	Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов)/Группа 274, осень 2007
Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2008)	Прикладной регрессионный анализ (курс лекций, B.В.Стрижов, 2009)	Прикладной статистический анализ данных (ФУПМ, курс лекций, 2017)
Прикладной статистический анализ данных (курс лекций, 2017)	Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года)	Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года)
Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2018 года)	Прикладные методы восстановления зависимостей в сложноорганизованных данных (курс лекций, О.В.Красоткина)	Прикладные методы прогнозирования и анализа данных (спецсеминар, В.В. Рязанов)
Прикладные системы распознавания и прогнозирования (курс лекций)	Применение интерполирования при дифференцировании	Применение интерполяции для решения уравнений
Применение метода главных компонент	Применение сплайнов для численного интегрирования	Принцип максимума правдоподобия
Принцип эмпирической индукции Бэкона в машинном обучении	Причинность по Грейнджеру	Пробит-анализ
Пробит-функция	Проблема заземления символов	Проблема фрейма
Пробные задачи	Проведение поверхностей наилучшего приближения	Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Кубок"
Проверка гипотезы наличия тренда для количества посетителей сервиса "Яндекс Открытки"	Проверка статистических гипотез	Прогноз
Прогнозирование	Прогнозирование временных рядов	Прогнозирование временных рядов методом SSA (пример)
Прогнозирование ежедневных цен на электроэнергию (отчет)	Прогнозирование класса третичной структуры белка по первичной (пример)	Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании
Прогнозирование концентрации кислорода в выхлопных газах дизельного двигателя (пример)	Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью векторной авторегрессии (пример)	Прогнозирование объемов грузовых железнодорожных перевозок
Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет)	Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет)	Прогнозирование плотности
Прогнозирование плотности транспортного потока	Прогнозирование российской экономики с помощью векторной авторегрессии (пример)	Прогнозирование финансовых пузырей (пример)
Прогнозирование формы множества	Прогнозирование функциями дискретного аргумента (пример)	Проклятие размерности
Проксимальный градиентный спуск	Промпт-инжиниринг	Промпт-инъекция
Пропорциональный выбор	Прореживание двухслойной нейронной сети (пример)	Простая выборка
Простая линейная регрессия	Простой итерационный алгоритм сингулярного разложения	Простой случайный выбор
Пространственно-временная графовая нейронная сеть	Профиль компактности	Процедура Каплана-Мейера
Прямая оптимизация предпочтений	Псад-фупм	Псевдообратная матрица
РАН	РОАИ	РФФИ
Радемахеровская сложность	Разложение графа	Разложение графов
Размерность Вапника-Червоненкиса	Разнообразие	Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга (отчет)
Разработка данных	Ранг	Ранговая корреляция
Ранговые критерии	Ранговый критерий	Ранжирование
Распознавание изображений с применением текстурного анализа на основе карт Кохонена	Распознавание контактной информации на изображениях (Конкурс Avito)	Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (конференция)
Распределение Пуассона	Распределение Стьюдента	Распределение Фишера
Распределение вероятностей	Распределение хи-квадрат	Распространение ошибок
Расслоение и сходство алгоритмов (виртуальный семинар)	Расстояние Кука	Расхождение Кульбака-Лейблера
Расщепление транспортных потоков	Рациональная интерполяция	Регрессионная модель
Регрессионный анализ	Регрессионный анализ (рекомендуемые обозначения)	Регрессия
Регуляризация	Рейтинг международных научных конференций	Рейтинг участников конкурса по распознаванию контактной информации на изображениях
Рекомендательные системы	Рекомендации по доработке магистерской диссертации	Рекуррентная нейронная сеть
Релаксационные методы	Репозиторий UCI	Решающее дерево
Решающий лес	Решающий список	Решение переопределённой СЛАУ
Ридж-регрессия	Риски искусственного интеллекта	Робастное оценивание
Российская академия наук	Российский фонд фундаментальных исследований	Ротационная панель
Рудаков, Константин Владимирович	Руководство исследовательскими проектами (практика, В.В. Стрижов)	Сredit scoring
СЛАУ	СМАИС	Самоконтролируемое обучение
Самоорганизующаяся карта Кохонена	Самоорганизующиеся карты Кохонена	Самостоятельное обучение
Свертка временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример)	Связанный Байесовский вывод	Связка
Свёрточная нейронная сеть	Сезонность	Семантический поиск
Семинар Ветрова	Семинар К. В. Рудакова	Семинар К.В.Рудакова
Семинар Л.М. Местецкого	Семинар Местецкого	Семинар Ю.И. Журавлева
Сети Кохонена	Сети векторного квантования	Сеть Кохонена
Сеть радиальных базисных функций	Сильный ИИ	Символьная регрессия
Символьная регрессия и структурное расстояние между моделями (пример)	Симпозиум молодых ученых «Математические методы распознавания образов-2015»	Сингулярное разложение
Сингулярное разложение тензоров	Система линейных алгебраических уравнений	Системное программирование (кафедра ВМК МГУ)
Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)	Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский)/Вопросы	Системы искусственного интеллекта
Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)	Скайп (Skype)	Скелет
Скользящий контроль	Скользящий контрольный сигнал	Слабая вероятностная аксиоматика
Следящий контрольный сигнал	Слепые зоны выборки	Словарь терминов машинного обучения
Сложение большого множества чисел, существенно отличающихся по величине	Случайная величина	Случайный лес
Случайный процесс	Смеси экспертов	Смесь экспертов
Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2018	Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2019	Современный анализ данных в различных предметных областях: технологии, практика применения (курс лекций, О.В. Сенько, А.И. Майсурадзе)
Сообщения по прикадной математике ВЦ РАН (стилевой файл)	Соревнование Inventum Data Mining Contest	Состоятельная оценка
Состоятельность	Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных»	Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2013 год)
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» (2014 год)	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/2010-2011
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2011	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2012	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2013
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2014	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2015	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2016
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2017	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/весна 2018	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2010
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2011	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2012	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2013
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2014	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2015	Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2016
Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"/осень 2017	Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании"	Спецсеминар "Прикладные методы прогнозирования и анализа данных"
Способы кластеризаци на графе	Сравнение EM и k-means на смесях с экспоненциальными компонентами	Сравнение алгоритмов классификации для кредитного скоринга (отчет)
Сравнение временных рядов при авторегрессионном прогнозе (пример)	Сравнение методов предобработки данных ДНК-микрочипов	Срединная ось
Среднее, взвешенное по расстоянию	Средний ранг	Стандартизация задач с помощью замены переменных
Статистика (функция выборки)	Статистика Дарбина-Уотсона	Статистика случайных процессов (курс лекций, ФКН ВШЭ)
Статистические свойства МНК-оценок коэффициентов регрессии	Статистический анализ данных (курс лекций, К. В. Воронцов)	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2009	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2011, ФУПМ	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2012, ФУПМ	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2013, ФУПМ
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/1
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/2	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/3	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014, ФУПМ/4
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/1	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/2	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2014/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/1
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/2	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015, ФУПМ/3	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/1
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/2	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2015/3	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/2	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ММП/3	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/1	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/2	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016, ФУПМ/3
Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2016/1	Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/Чувствительность двухвыборочного критерия Стьюдента (пример)	Статистический кластерный анализ (регулярный семинар)
Статистический критерий	Статистический отчет при создании моделей	Статистический тест
Статистическое обучение, выбор моделей и бутстреп (регулярный семинар)	Статистическое оценивание	Стекинг
Стилизация фото на AlterDraw.com	Стохастический градиентный спуск	Стохастический градиентный шум и обобщающая способность нейронных сетей
Стратификация	Структурная минимизация риска	Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011	Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 1	Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций)/2011/Задание 2
Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций) / Задание 2	Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)	Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, А.С. Конушин, В.С. Конушин, 2009)
Структурные модели и глубинное обучение (регулярный семинар)	Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов	Супервыравнивание
Сходимость по вероятности	Сценарный анализ	Сценарный анализ/Альтернативный вариант
Сэмплирование	Сэмплирование Гиббса	ТНОП
Таблица сопряженности	Тематическая модель	Тематическое моделирование
Тензорный метод главных компонент	Теорема Каруша–Куна–Таккера	Теорема Куна-Таккера
Теорема Мерсера	Теорема Новикова	Теорема схемы
Теоремы Гёделя и границы вычислимости для сильного ИИ	Теория Валианта	Теория Вапника-Червоненкиса
Теория Вапника–Червоненкиса	Теория вероятностей	Теория вычислительного обучения
Теория игр	Теория измерений	Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)
Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2010	Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)/2011	Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В. Воронцов)/2010
Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)	Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)/2010	Теория сложности вычислений
Теория статистического обучения	Теория статистического обучения (курс лекций, Н. К. Животовский)	Тест Тьюринга
Тестовая выборка	Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)	Технологии организации данных (курс лекций, С.К.Дулин)/Вопросы
Технологии программной инженерии	Технология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин)	Технология активных баз знаний (курс лекций, С.К.Дулин)/Вопросы
Технология информационного анализа электрокардиосигналов	Токенизация	Точечная оценка
Точный тест Фишера	Трансдуктивное обучение	Трансдукция
Транспортное моделирование, онлайн и huge-scale оптимизация	Трансформер	Трансформер (архитектура)
Трансформер (модель)	Требования к кандидатской диссертации	Тренд
Тригонометрическая интерполяция	Трюки с заменой переменных для стандартизации задач	Тупиковые тесты
Улучшение сканированного текста (виртуальный семинар)	Уровень значимости	Ускоренный градиент Нестерова
Условия Каруша–Куна–Таккера	Условия Куна-Таккера	Условная вероятность
Учебная литература по анализу данных и машинному обучению (рекомендации)	ФУПМ	ФУПМ МФТИ
Фактор инфляции дисперсии	Фактор инфляции регрессии	Факультет вычислительной математики и кибернетики
Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ	Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ	Факультет управления и прикладной математики
Факультет управления и прикладной математики МФТИ	Фальсификация модели	Федеративное обучение
Феномен двойного спуска	Физтех	Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)
Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 1	Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 1/Выполнение	Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 2
Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 2/Выполнение	Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочипов	Форексис
Формирование бикластеров и рекомендаций для рекомендательной системы Интернет-рекламы	Формула Надарая-Ватсона	Фундаментальная модель
Фундаментальные теоремы машинного обучения/Группа 674 (практика, М.С. Потанин, В.В. Стрижов)	Функции радиального базиса (пример)	Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов)
Функция Логит	Функция выживаемости	Функция интенсивности рисков
Функция конкурентного сходства	Функция конкуретнтного сходства	Функция потерь
Функция распределения	Функция роста	Функция ядра
Целевая зависимость	Центральное множество	Цепочки рассуждений
Цепь Маркова	Частичная автокорреляция	Частичное обучение
Частная корреляция	Часто используемые регрессионные модели	Человек - генератор случайных чисел?
Червоненкис, Алексей Яковлевич	Численные методы обучения по прецедентам (практика)	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Basic schedule	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2010	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Версия 2013
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2013	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, весна 2014	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2013
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 074, осень 2015	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2014	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, весна 2015
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2014	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 174, осень 2016	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2014
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2015	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2016	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2016	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2016
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, весна 2017	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 374, осень 2016	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2011
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2017	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, весна 2018	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2017
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 474, осень 2018	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2018	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, весна 2019
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2010	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2018	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 594, весна 2018
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2009	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, весна 2010	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2009
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 674, осень 2011	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, весна 2010	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2010
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 774, осень 2012	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2011	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2012
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2011	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2013	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2012
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2013	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, весна 2014	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2012
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 974, осень 2014	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YAD, весна 2018	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2015
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа YАД, весна 2016	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Коллекция реальных данных	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Машинное обучение и анализ данных
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Подготовка статьи к публикации на английском языке	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Презентации	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Примеры
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые базовые и дополнительные учебники	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Рекомендуемые обозначения	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Семинар
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Черновые обзоры	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Шаблон отчета о вычислительном эксперименте	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Эксперты и консультанты
Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных	Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)\Программное обеспечение интеллектуального анализа данных, весна 2010	ШАД
Шаговая регрессия	Шаговая регрессия (пример)	Шаманство в анализе данных
Шеминг искусственного интеллекта	Школа анализа данных Яндекса	Экспертная система
Экспоненциальное сглаживание	Экстраполяция Ричардсона, оценки по Рунге и Эйткену, вычисление интегралов с заданной точностью	Эксцесс
Эластичная сеть	Эмерджентные способности больших языковых моделей	Эмпирический риск
Эмпирическое распределение	Этическая ненейтральность систем искусственного интеллекта	Эффект двойного спуска
Эффективная оценка	Эффективная размерность выборки	Эффективность
Эффективность ПК для поступления в МГУ	Эффективность ПК для поступления на ВМК МГУ	Эффективность подготовительных курсов для поступления на ВМК МГУ
Юрий Журавлев	Юрий Журавлёв	Юрий Павловский
Ядерное сглаживание

---

Предыдущая страница (AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE)