Изучаются алгоритмы обучения с подкреплением, использующие нейронные сети.

Deep Reinforcement Learning (autumn 2024)

ML in Physics -  в этой секции мы расскажем как машинное обучение применяется для решения сложных физических задач, расширения возможностей научных исследований и промышленности.

ML in Physics | Data Fest 2024

Секция Robotics посвящена применению различных алгоритмов машинного обучения в робототехнике

Robotics | Data Fest 2024

Этот курс позволит вам погрузиться в удивительный мир квантового машинного обучения! Курс максимально ориентирован на практику, на методы, которые работают уже сегодня, в NISQ-эпоху (Noisy Intermediate-Scale Quantum), когда кубитов мало и они не идеальны.

Открытый курс квантового машинного обучения

Современные подходы и инструменты для исследований на данных, разработки и внедрения ML-решений в production.

MLOps и production в DS исследованиях 3.0

Присоединяйтесь к Mattermost чату сообщества Open Data Science!

🆕 ODS Mattermost 🆕

Долгожданное продолжение курса «Линейный модели»!

Open ML Course: Деревья и их ансамбли

Голосование за лучших из лучших  в премии сообщества 2023

🎄ODS Awards 2023 ⭐

Natural Language Processing (NLP) is a domain of research whose objective is to analyze and understand human languages and develop technologies to enable human machine interactions with natural languages. NLP is an interdisciplinary field involving linguistics, computer sciences and artificial intelligence. The goal of this course is to provide students with comprehensive knowledge of NLP. Students will be equiped with the principles and theories of NLP, as well as various NLP technologies, including rule-based, statistical and neural network ones. After this course, students will be able to conduct NLP research and develop state-of-the-art NLP systems.

Natural Language Processing course (stream 5, autumn 2023)

Курс о линейной зависимости: поговорим о линейной и логистической регрессиях, метриках, валидации, генерации признаков и применим знания в конкурсе "Турникеты".

Active