|
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
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)
Все публикации
|
|
Последние новости
Основные категории
Последние правки
- Графовое разложение ( Vsevolod Peretiatko ) - [ 08:05, 1 июля 2026 ]
- Самостоятельное обучение ( Vsevolod Peretiatko ) - [ 07:53, 1 июля 2026 ]
- Свёрточная нейронная сеть ( Osman Osmanov ) - [ 22:20, 30 июня 2026 ]
- Агентный искусственный интеллект ( Marina Aleksandrova ) - [ 20:48, 30 июня 2026 ]
- Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 1/Выполнение ( Niiaz Bashirov ) - [ 20:18, 30 июня 2026 ]
- Эмерджентные способности больших языковых моделей ( Marina Aleksandrova ) - [ 19:44, 30 июня 2026 ]
- Шеминг искусственного интеллекта ( Marina Aleksandrova ) - [ 19:36, 30 июня 2026 ]
- Супервыравнивание ( Marina Aleksandrova ) - [ 19:08, 30 июня 2026 ]
- Конституционный искусственный интеллект ( Marina Aleksandrova ) - [ 18:19, 30 июня 2026 ]
- Семантический поиск ( Dan-Кhaiaa Lakpazhap ) - [ 17:53, 30 июня 2026 ]
- Обобщённый автокодировщик на графах GraphEDM ( Dan-Кhaiaa Lakpazhap ) - [ 17:16, 30 июня 2026 ]
- Байесовский вывод ( Dan-Кhaiaa Lakpazhap ) - [ 17:15, 30 июня 2026 ]
- Многорукий бандит ( Liliia Davletova ) - [ 13:50, 30 июня 2026 ]
- Фундаментальная модель ( Liliia Davletova ) - [ 13:34, 30 июня 2026 ]
- Галлюцинация ( Liliia Davletova ) - [ 13:27, 30 июня 2026 ]
- Многослойная нейронная сеть ( Liliia Davletova ) - [ 13:21, 30 июня 2026 ]
- Нейрон ( Liliia Davletova ) - [ 13:10, 30 июня 2026 ]
- Марковский процесс ( Andrei Blinov ) - [ 12:48, 30 июня 2026 ]
- Многоклассовая классификация ( Liliia Davletova ) - [ 12:26, 30 июня 2026 ]
- Отступ ( Danis Sabirov ) - [ 07:59, 30 июня 2026 ]
Список всех последних правок
|