Заглавная страница

Материал из MachineLearning.

Версия от 19:01, 19 января 2015; Yury Chekhovich (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

MachineLearning.ru Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных. Сейчас ресурс содержит 1499 статей на русском языке. Poligon.MachineLearning.ru — Полигон алгоритмов классификации	Классификация	Распознавание образов
	Регрессионный анализ	Анализ и понимание изображений
	Прогнозирование	Обработка и анализ текстов
	Прикладная статистика	Прикладные системы анализа данных
	Обработка сигналов	Все направления

Концепция

Инструктаж

Все статьи

Ненаписанные статьи

Полезные ссылки

Частые вопросы

Справка

Цели Ресурса

Сконцентрировать информацию о достижениях ведущих российских научных школ в области машинного обучения, распознавания образов, анализа данных.
Способствовать обмену опытом, накоплению и распространению научных знаний в этой области.
Предоставить площадку для виртуальных научных семинаров и обсуждений.
Предоставить доступ к Полигону алгоритмов классификации — распределенной системе тестирования алгоритмов классификации на реальных прикладных задачах.

Основные принципы

Ресурс строится по принципам Википедии — свободной энциклопедии.

Содержимое Ресурса создаётся всеми его пользователями и является общественным достоянием. Каждый пользователь ресурса может создать или модифицировать статью или раздел (категорию), в любое время, в любом месте, располагая только доступом в Интернет.

Главное отличие от Википедии — профессиональная направленность тематики. Допускается (и поощряется) пополнение Ресурса специальными, полемическими и учебными материалами, информацией о незавершённых исследованиях, исходными кодами алгоритмов и программ. По этим причинам Ресурс не может являться частью Википедии. В то же время, не исключается возможность обмена материалами с Википедией и другими сетевыми энциклопедиями.

Новые статьи

Трансформер-кодировщик BERT (Alfit Gaifullin) – [10:49, 18 июля 2026]
Нейрокомпьютер Mark-1 (Alfit Gaifullin) – [10:07, 18 июля 2026]
Условное математическое ожидание и среднеквадратичный риск (Georgii Maiorov) – [08:25, 18 июля 2026]
Быстрое преобразование Фурье (Nikita Elкhin) – [05:08, 18 июля 2026]
Преобразование Фурье (Nikita Elкhin) – [03:23, 18 июля 2026]
Спекулятивное декодирование (Egor Goroshko) – [00:44, 18 июля 2026]
Сегментация изображений (Egor Goroshko) – [00:16, 18 июля 2026]
Параметрический бутстреп (Nikita Zinoviсh) – [23:30, 17 июля 2026]
Непараметрический бутстреп (Nikita Zinoviсh) – [22:46, 17 июля 2026]
Технологическая сингулярность по Рэю Курцвейлу (Mariia Shubina) – [21:43, 17 июля 2026]

Список всех статей

Новое в разделе «Публикации»

Пол Доэрти; Джеймс Уилсон. Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта. Издательство «Манн, Иванов и Фербер». — 2024. — 368с. (подробнее)
Van Gansbeke W., Vandenhende S., Georgoulis S., Proesmans M., Van Gool L. SCAN: Learning to Classify Images without Labels // ECCV. — 2020. (подробнее)
Tim Genewein, Matija Franklin, Alexander Lerchner, Laurent Orseau, Samuel Albanie, Adam Bales, Cole Wyeth, Stephanie Chan, Iason Gabriel, Joel Z. Leibo, Allan Dafoe, Marcus Hutter, Thore Graepel, Shane Legg. From AGI to ASI. — DeepMind, ArXiv 2606.12683. — 10 Jun 2026. (подробнее)
Неделько, В. М. Машинное обучение в вероятностной постановке. Учебник. — Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2026. — 432 с. (подробнее)
Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman Mining of Massive Datasets. — Cambridge University Press, 2014. — 511 p. (подробнее)
Сборник статей Past, Present, and Future of Statistical Science. — CRC Press, 2014. — 622 p. (подробнее)
Донской, В. И. Алгоритмические модели обучения классификации: обоснование, сравнение, выбор. — Симферополь: ДИАЙПИ, 2014. — 228 с. (подробнее)
Загоруйко, Н. Г. Когнитивный анализ данных. — Академическое издательство «ГЕО», 2012. — 203 с. (подробнее)
Мерков, А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. — Едиториал УРСС, 2011. — 256 с. (подробнее)
Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. — Springer, 2006. — 738 p. (подробнее)

Все публикации

Последние новости

14 июня 2026 года — на MachineLearning.ru появились первые статьи, сгенерированные большой языковой моделью: Скользящий контроль и Дартмутский семинар.

Список всех новостей

Основные категории