filmov
tv
Машинное обучение. Семинар 3. PyTorch. Logistic Regression
Показать описание
Семинарист: Владислав Гончаренко
00:07 - Начало PyTorch
20:20 - High-level PyTorch
41:00 - регуляризация
51:10 - Logistic Regression
Съемка: Александра Погребная
Монтаж: Роман Климовицкий
00:07 - Начало PyTorch
20:20 - High-level PyTorch
41:00 - регуляризация
51:10 - Logistic Regression
Съемка: Александра Погребная
Монтаж: Роман Климовицкий
1:08:39
Машинное обучение. Семинар 3. PyTorch. Logistic Regression
1:23:30
Прикладное машинное обучение. Семинар 3. Attention и Neural Machine Translation....
0:00:27
PyTorch и TensorFlow: отличия и сходства фреймворков
1:04:49
Прикладное машинное обучение. Семинар 3. Seq2seq practice
1:01:50
Широкий В.Р. - Машинное обучение - Семинар 5. Введение в PyTorch...
0:35:23
Семинар. PyTorch. Batch Normalization и Dropout
0:06:05
Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница?...
1:23:24
ML START. Машинное обучение. Классификация с помощью PyTorch
0:54:31
Прикладное машинное обучение 3. Machine translation
0:00:30
Junior data scientist за 30 дней. 26-ый день.
0:33:08
Семинар. Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей.
0:22:04
Семинар. Нейронная сеть на Pytorch
0:00:16
Training neural nets can be painful (funny).. #shorts #machinelearning #deeplearning #neuralnetworks
1:30:38
Машинное обучение - Знакомство с pytorch - семинар №11 - Руслан Хайдуров (25.03.2021)...
1:27:08
Машинное обучение. Семинар 9. PyTorch practice, hints and Dataloaders
0:25:43
Прикладное машинное обучение. Семинар 1. Fun with Embeddings
1:07:21
Прикладное машинное обучение. Семинар 8. Q-learning.
0:28:41
Прикладное машинное обучение. Семинар 5. BERT.
1:17:33
Машинное обучение 3. Linear Classification & Logistic Regression
0:18:31
Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3
0:01:00
First Neural Network with PyTorch in 60 seconds! #Shorts
1:51:49
PyTorch | Урок #0 | От А до Я: классификатор MNIST
0:40:01
Семинар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.
0:00:51
Easy Face Recognition and Analysis with Python
Комментарии