<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" >

  <channel>
    <title><![CDATA[Статьи]]></title>
    <link>https://habr.com/ru/users/roing/publications/articles/</link>
    <description><![CDATA[Хабр: статьи пользователя roing]]></description>
    <language>ru</language>
    <managingEditor>editor@habr.com</managingEditor>
    <generator>habr.com</generator>
    <pubDate>Mon, 04 May 2026 04:47:51 GMT</pubDate>
    
    
      <image>
        <link>https://habr.com/ru/</link>
        <url>https://habrastorage.org/webt/ym/el/wk/ymelwk3zy1gawz4nkejl_-ammtc.png</url>
        <title>Хабр</title>
      </image>
    

    
      
        
    
    <item>
      <title><![CDATA[Машинное обучение в горнолыжном спорте]]></title>
      <guid isPermaLink="true">https://habr.com/ru/articles/334696/</guid>
      <link>https://habr.com/ru/articles/334696/?utm_campaign=334696&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss</link>
      <description><![CDATA[<img src="https://habrastorage.org/web/099/28f/b6c/09928fb6cbf84b65b576d6b6adc1e765.jpg"><br>
<br>
В этой статье речь пойдет о возможностях применения машинного обучения для анализа биомеханики в горнолыжном спорте. <br>
<br>
Изначально гипотеза об указанных возможностях свелась к следующему набору требований:<br>
<br>
<ul>
<li>способность классифицировать технические элементы;</li>
<li>способность по определенной метрике сравнивать указанные элементы; находить нетривиальные особенности прохождения трассы, позволяющие минимизировать время;</li>
<li>способность строить прогнозы (например, на вторую попытку).</li>
</ul> <a href="https://habr.com/ru/articles/334696/?utm_campaign=334696&amp;utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss#habracut">Читать дальше →</a>]]></description>
      
      <pubDate>Wed, 02 Aug 2017 09:13:44 GMT</pubDate>
      <dc:creator><![CDATA[ROING]]></dc:creator>
      <category><![CDATA[Data Mining]]></category><category><![CDATA[Машинное обучение]]></category>
      <category><![CDATA[machine learning]]></category><category><![CDATA[ski]]></category>
    </item>
  

  

  

	
  

  

  

      

      

      

    
  </channel>
</rss>
