精錬する頭脳:データ融合会議レビュー

その名前を正当化する毎年恒例のVTBデータフュージョン会議は、非常に興味深いアイデアを持つ多種多様な人々を集めました。データフュージョンという用語の一般的に受け入れられている意味は、複数のデータソースとそれらの処理の組み合わせであり、これらのソースが個別に提供できるよりも便利なものになります。この記事は、データサイエンスの観点から、最も印象的で最も注目を集めたものについてです。 





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とりわけ、スヴェトラーナは転移学習と呼ばれる傾向について話しました。
Transfer learning.

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ここでDmitryは、さまざまなサイズのネットワークからアンサンブルをアセンブルすると、メモリに何が起こるかを示します。
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Buckley-Osthus伯爵の最もアクセスしやすい説明。
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ML

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永続的なホモロジーについて少し。 

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Fake News

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AIの観点からクリックベイトがどのように機能するか。
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Structured Domain Knowledge

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他のスピーカーとは異なり、RuslanSalakhutdinovは英語で話しました。
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Data Fusion Contest 

, , , . Data Fusion Contest 2 : (GOODSIFICATION) (BRANDEFINE).





受賞者は成功の秘訣を説明します。
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Data Fusion 

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Data Science , « » : , «» . . : https://data-fusion.ru/live/





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