Захід пройшов 13.02.2020 у Харкові.
Transfer learning — це техніка, яка дозволяє використовувати моделі, навчені на одних завданнях, для вирішення інших завдань. Розібратися, чому це, з одного боку, представляє яку-небудь складність, а з іншого боку, чому це в принципі можливо — хороший привід поговорити про самі базові принципи машинного навчання, можливості та обмеження глибокого навчання, перспективи майбутніх досліджень.
Transfer learning — це техніка, яка дозволяє використовувати моделі, навчені на одних завданнях, для вирішення інших завдань. Розібратися, чому це, з одного боку, представляє яку-небудь складність, а з іншого боку, чому це в принципі можливо — хороший привід поговорити про самі базові принципи машинного навчання, можливості та обмеження глибокого навчання, перспективи майбутніх досліджень.
Програма
- Дані і модель
- Модель і функція
- Функція і уявлення
- Властивості уявлень глибоких моделей
- Перенесення уявлень як основа transfer learning
- Спектр методів transfer learning
- Тransfer learning в аналізі зображень і мови
- Майбутнє і альтернативи технікам transfer learning
Майстер-клас відбудеться 13 лютого о 19:00 у Комп'ютерній школі Hillel у Харкові за адресою: вул. Короленка, 10. Участь безкоштовна, необхідна попередня реєстрація.
Спікер
