Цели Ресурса
- Сконцентрировать информацию о достижениях ведущих российских научных школ в области машинного обучения, распознавания образов, анализа данных.
- Способствовать обмену опытом, накоплению и распространению научных знаний в этой области.
- Предоставить площадку для виртуальных научных семинаров и обсуждений.
- Предоставить доступ к Полигону алгоритмов классификации — распределенной системе тестирования алгоритмов классификации на реальных прикладных задачах.
Основные принципы
Ресурс строится по принципам Википедии — свободной энциклопедии.
Содержимое Ресурса создаётся всеми его пользователями и является общественным достоянием.
Каждый пользователь ресурса может создать или модифицировать статью или раздел (категорию), в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет.
Главное отличие от Википедии — профессиональная направленность тематики.
Допускается (и поощряется) пополнение Ресурса специальными, полемическими и учебными материалами, информацией о незавершённых исследованиях, исходными кодами алгоритмов и программ.
По этим причинам Ресурс не может являться частью Википедии.
В то же время, не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.
Новые статьи
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2022 (Alexgr1) – [13:32, 10 апреля 2022]
- Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022 (Aduenko) – [14:57, 20 февраля 2022]
- Математические методы распознавания образов (конференция)/Программа ММРО-20 (Yury Chekhovich) – [04:52, 2 декабря 2021]
- Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)/2020 (Vokov) – [15:55, 18 сентября 2021]
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021 (Cydoroga) – [12:37, 14 сентября 2021]
- Байесовский выбор моделей (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, осень 2021 (Aduenko) – [03:09, 14 сентября 2021]
- Байесовское мультимоделирование (лекции, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Осень 2021 (Strijov) – [12:04, 7 сентября 2021]
Список всех статей
Новое в разделе «Публикации»
- Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman Mining of Massive Datasets. — Cambridge University Press, 2014. — 511 p. (подробнее)
- Сборник статей Past, Present, and Future of Statistical Science. — CRC Press, 2014. — 622 p. (подробнее)
- Донской, В. И. Алгоритмические модели обучения классификации: обоснование, сравнение, выбор. — Симферополь: ДИАЙПИ, 2014. — 228 с. (подробнее)
- Загоруйко, Н. Г. Когнитивный анализ данных. — Академическое издательство «ГЕО», 2012. — 203 с. (подробнее)
- Мерков, А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. — Едиториал УРСС, 2011. — 256 с. (подробнее)
- Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. — Springer, 2006. — 738 p. (подробнее)
- Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition. — Morgan Kaufmann Publishers, 2012. — 703 p. (подробнее)
Все публикации
|
|
Последние новости
- 27 января 2021 года — The 29th IEEE Conference of the Open Innovations Association FRUCT will be held in Tampere (Finland) on 12-14 May 2021. Submission deadline: 12 March 2021. See the Call for papers.
- 30 ноября 2020 года — Конференция Mathematical Optimization Theory and Operations Research MOTOR, will be held in Irkutsk, Baikal, 5—10 July 2021. Abstract submission: January 16, 2021, Full paper submission: February 13, 2021.
- 11 февраля 2020 года — Конференция Open Innovations Association FRUCT (Finnish-Russian University Cooperation in Telecommunications), проводимая в Москве 25—29 января 2021 года, принимает короткие и полные статьи до 30 октября и 20 ноября соответственно.
- 21 сентября 2020 года — Конференция Recent Advances in Machine Learning, Data Science, Intelligent Systems & Networking (MaDaIn 2020), проводимая в городе Дананг, Вьетнам 5—6 декабря, принимает статьи до 30 сентября.
- 11 февраля 2020 года — Конференция Artificial Intelligence and Natural Language (AINL 2020), проводимая в Хельсинки 7—9 октября, принимает короткие и полные статьи до 20 мая.
- 23 декабря 2019 года — Код приглашенного доклада в сессию Bayesian Model Selection and Multimodeling: 2b72d1c2. Тезисы конференции IFORS 2020 в Сеуле, принимаются до 17 января.
- с 26 по 29 ноября 2019 года — даты работы 19-й Всероссийской конференции с международным участием «Математические методы распознавания образов» (ММРО-2019). Конференция проходит в Москве в Президиуме Российской академии наук (Ленинский проспект, 32А). Объявление о конференции. Программа конференции.
- 24 июня 2019 года — The 25-th International Conference of Open Innovation IEEE FRUCT-2019 to be held in Helsinky, November 5-8. Publications with indexing Scopus and WoS, deadline September 16.
- 24 июня 2019 года — The seminar on Intelligence, Social Media and Web (ISMW) will be held in Helsinki, November 7-8, within scope of the 25 IEEE FRUCT International Conference. Publications with indexing Scopus and WoS, deadline September 16.
- 30 марта 2019 года — List of conferences, workshops, seminars 2019 related to Artificial Intelligence, Data Mining, Text Mining.
- 21 марта 2019 года — International Federation of Operational Research Societies IFORS приглашает к сотрудничеству на сайте ifors.org. Конференция IFORS состоится в Сеуле 21-26 июля 2020 года.
- 29 мая 2019 года — Big Data Days 2019 Международная конференция о больших данных, науке о данных и искусственном интеллекте пройдет в Москве с 8 по 10 октября.
- 21 марта 2019 года — The X International Conference "Optimization and Applications" will be held in Petrovac, Montenegro, September 30 - October 4, 2019 in Petrovac, Montenegro.
- 19 июля 2016 года — Специализация МФТИ «Машинное обучение и анализ данных» — серия онлайн курсов на сайте coursera.org приглашает слушателей, желающих быстро освоить практику и теорию профессии, научиться решать типовые индустриальные задачи. Уже сейчас курс слушают несколько тысяч человек.
Основные категории
Последние правки
- Байесовский выбор моделей II (теория и практика, А.А. Адуенко, В.В. Стрижов)/Группа 874, весна 2022 ( Aduenko ) - [ 11:27, 25 мая 2022 ]
- Интеллектуализация обработки информации (конференция) ( Yury Chekhovich ) - [ 15:52, 20 мая 2022 ]
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный состав ( Kropotov ) - [ 20:39, 5 мая 2022 ]
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений ( Kropotov ) - [ 15:36, 5 мая 2022 ]
- Математические методы прогнозирования (лекции, А.В. Грабовой, В.В. Стрижов)/Осень 2021 ( Strijov ) - [ 14:04, 3 мая 2022 ]
- Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов) ( Victor Kitov ) - [ 06:46, 27 апреля 2022 ]
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Расписание ( Strijov ) - [ 06:31, 27 апреля 2022 ]
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Прием студентов ( Algneushev ) - [ 22:59, 19 апреля 2022 ]
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы ( Alexgr1 ) - [ 17:41, 11 апреля 2022 ]
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2022 ( Alexgr1 ) - [ 13:45, 11 апреля 2022 ]
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 ( Alexgr1 ) - [ 13:32, 10 апреля 2022 ]
- Пробные задачи ( Strijov ) - [ 20:24, 9 апреля 2022 ]
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) ( Strijov ) - [ 07:09, 24 марта 2022 ]
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары ( Даниил Околышев ) - [ 13:22, 23 марта 2022 ]
- Рудаков, Константин Владимирович ( Daulbaev ) - [ 14:07, 20 марта 2022 ]
- Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов) ( Vokov ) - [ 08:20, 10 марта 2022 ]
- Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание ( Даниил Околышев ) - [ 14:19, 14 февраля 2022 ]
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/Материалы ( Isachenkoroma ) - [ 06:27, 5 февраля 2022 ]
- Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов) ( Dmitry.Mikhaylov ) - [ 18:03, 2 февраля 2022 ]
- Функциональное программирование (практикум, Д.В. Михайлов) ( Dmitry.Mikhaylov ) - [ 17:57, 2 февраля 2022 ]
Список всех последних правок
|