Исследовательская группа
Прикладное машинное обучение и глубокое обучение
Знание важнее предсказания: примеры использования методов ML для проверки простых и сложных гипотез
February 27
Многие люди воспринимают методы машинного обучения исключительно как инструмент для предсказания неизвестных значений или классификации объектов. В то же время, как простые, так и сложные методы ML могут использоваться не столько для предсказаний, сколько для оценки вклада различных переменных в изучаемое явление.
На семинаре на нескольких примерах мы рассмотрим, как линейная регрессия, случайные леса и даже нейронные сети могут быть применены для проверки важных и интересных гипотез в геномной и структурной биоинформатике.
Докладчик: Юрий Барбитов.
Язык доклада: русский.
Дата и время: 27-е февраля, 20:00-21:30.
Место: Таймс, аудитория 404.
Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars