23 сентября 2020

Практическое программирование ИИ: пример решения задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением.

*просмотр записи доступен только по подписке для авторизированных пользователей.

Аннотация

Будет продемонстрировано на уровне программного кода практическое решение задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением нейросети. Будут показаны принципы подготовки исходных данных для нейросетевого анализа, а также принципы контроля качества и вычислений ошибок предсказания. Легкость работы с нейросетями позволяет ставить и решать неординарные задачи, которые в обычной практике являются «фантастическими». Примеры будут включать в себя смелый анализ результатов химического состава минералов и свойств алмазов для прогноза алмазоносности, возраста и положения месторождений алмаза.

Докладчик:
Ковальчук Олег Евгеньевич
Для входа используйте свой GeowebinarID
Инструкция для завершения регистрации была отправлена на указанный E-mail адрес.
Инструкция для восстановления пароля была отправлена на указанный E-mail адрес.