Заглавная страница

Материал из MachineLearning.

Версия от 12:45, 15 июня 2015; Andrew (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

MachineLearning.ru Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных. Сейчас ресурс содержит 1190 статей на русском языке. Poligon.MachineLearning.ru — Полигон алгоритмов классификации	Классификация	Распознавание образов
	Регрессионный анализ	Анализ и понимание изображений
	Прогнозирование	Обработка и анализ текстов
	Прикладная статистика	Прикладные системы анализа данных
	Обработка сигналов	Все направления

Концепция

Инструктаж

Все статьи

Ненаписанные статьи

Полезные ссылки

Частые вопросы

Справка

Конкурс по распознаванию отклика на маркетинговое предложение

8 июня 2015 года стартует конкурс по распознаванию отклика на маркетинговое предложение, проводимый при информационной поддержке 17-й Международной конференции «Математические методы распознавания образов» (ММРО-2015), г. Светлогорск Калининградской области, 19-25 сентября 2015 года.

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

Марковский процесс (Andrei Blinov) – [15:10, 28 июня 2026]
Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта (Vokov) – [13:02, 28 июня 2026]
Риски искусственного интеллекта (Vokov) – [11:30, 28 июня 2026]
L0-регуляризация (Artyom Savov) – [11:28, 28 июня 2026]
Случайный лес (Artyom Savov) – [10:42, 28 июня 2026]
Активное обучение (Vladimir Garanin) – [07:23, 28 июня 2026]
Информационная энтропия (Vladimir Garanin) – [07:08, 28 июня 2026]
K-means (Eva Vallistu) – [10:39, 27 июня 2026]
Алгоритм DBSCAN (Eva Vallistu) – [10:11, 27 июня 2026]
Регуляризация (Artyom Savov) – [12:58, 26 июня 2026]

Список всех статей

Новое в разделе «Публикации»

Van Gansbeke W., Vandenhende S., Georgoulis S., Proesmans M., Van Gool L. SCAN: Learning to Classify Images without Labels // ECCV. — 2020. (подробнее)
Tim Genewein, Matija Franklin, Alexander Lerchner, Laurent Orseau, Samuel Albanie, Adam Bales, Cole Wyeth, Stephanie Chan, Iason Gabriel, Joel Z. Leibo, Allan Dafoe, Marcus Hutter, Thore Graepel, Shane Legg. From AGI to ASI. — DeepMind, ArXiv 2606.12683. — 10 Jun 2026. (подробнее)
Неделько, В. М. Машинное обучение в вероятностной постановке. Учебник. — Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2026. — 432 с. (подробнее)
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

14 июня 2026 года — на MachineLearning.ru появились первые статьи, сгенерированные большой языковой моделью: Скользящий контроль и Дартмутский семинар.

Список всех новостей

Основные категории