Анна Владимировна Дягилева

Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных

Пётр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева, Анжелика Салычева – Методы восстановления непараметрической регрессии в условиях несбалансированных данных

Рассматривается регрессионный подход к решению предметно-прикладных задач на примере одной области данных. Читатели смогут повторить все операции над собственными датасетами, так как [...]

Пётр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева – Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения

Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии [...]

Пётр Пылов, Андрей Протодьяконов, Анна Дягилева – Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения

Представлена разработка и аналитика прикладных моделей машинного обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Для студентов, изучающих [...]

Пётр Пылов, Роман Майтак, Андрей ротодьяконов, Анна Дягилева – Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения

Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических [...]

Пётр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева – Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения

Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми [...]

Пётр Пылов, Роман Майтак, Анна Дягилева – Разработка интеллектуальных систем для обработки сигналов с датчиков давления

Показана разработка собственных элементов датчиков давления, которые функционируют в неразрывной связи с программным обеспечением. Даны основы и способы разработки подобных систем, [...]