Машинное обучение и анализ данных. Лекция для Малого ШАДа Яндекса
3 min
Tutorial
Все чаще и чаще мы сталкиваемся с необходимостью выявлять внутренние закономерности больших объёмов данных. Например, для распознавания спама необходимо уметь находить закономерности в содержании электронных писем, а для прогнозирования стоимости акций — закономерности в финансовых данных. К сожалению, выявить их «вручную» часто невозможно, и тогда на помощь приходят методы машинного обучения. Они позволяют строить алгоритмы, которые помогают находить новые, ещё не описанные закономерности. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение, где его стоит применять и какие сложности могут при этом возникнуть. Принципы работы нескольких популярных методов машинного обучения будут рассмотрены на реальных примерах.
Лекция предназначена для старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые с ее помощью смогут составить представление об основах машинного обучения.

Основная идея машинного обучения заключается в том, что имея обучающуюся программу и примеры данных с закономерностями, мы можем построить некоторую модель закономерности и находить закономерности в новых данных.
Лекция предназначена для старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые с ее помощью смогут составить представление об основах машинного обучения.

Основная идея машинного обучения заключается в том, что имея обучающуюся программу и примеры данных с закономерностями, мы можем построить некоторую модель закономерности и находить закономерности в новых данных.
Здравствуйте, уважаемые Хабражители!
abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.





