Заглавная страница

Материал из MachineLearning.

Версия от 10:08, 18 января 2018; Andrew (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 1444 статьи 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

Временная приостановка свободной регистрации на ресурсе

Уважаемые коллеги!

В связи с высокой активностью спамеров, временно приостановлена свободная регистрация на ресурсе MachineLearning.ru. Ведется поиск «интеллектуального» решения данной проблемы.

В настоящее время для создания новой учетной записи, можно обратиться к любому активному участнику ресурса (коллега, научный руководитель, сосед по парте, ...) с просьбой перейти по ссылке Регистрация нового участника и ввести в форму данные нового участника.

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

Проблема объяснимости в ИИ: философский аспект (Ilia Shaglaev) – [13:31, 16 июля 2026]
Анализ кривых решений (Dmitrii Vishovan) – [13:18, 16 июля 2026]
Философские основания машинного обучения (Ilia Shaglaev) – [13:10, 16 июля 2026]
Алгоритм Метрополиса-Гастингса (Nikita Zinoviсh) – [12:17, 16 июля 2026]
Многозадачное обучение (Dmitrii Vishovan) – [11:01, 16 июля 2026]
Автоматизированный медицинский триаж (Dmitrii Vishovan) – [09:39, 16 июля 2026]
Ограниченная рациональность (Arsenii Kolesnikov) – [09:31, 16 июля 2026]
Эвристический поиск (Arsenii Kolesnikov) – [09:29, 16 июля 2026]
Планирование в искусственном интеллекте (Arsenii Kolesnikov) – [09:27, 16 июля 2026]
Фреймовая система (Arsenii Kolesnikov) – [09:25, 16 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