Прикладное машинное обучение и глубокое обучение

COVID-19 за прошедшие полгода стал очень хорошим источником интересных задач для всех областей науки - от статистики до юриспруденции. Некоторые из этих задач буквально являются жизненно важными. Например, ускорение диагностирование COVID-19 по снимкам КТ методами машинного обучения.

Ввиду специфичности области, авторам статьи "Sample-Efficient Deep Learning for COVID-19 Diagnosis Based on CT Scans" пришлось не просто провести исследование по поиску оптимальной модели. Результатом их работы также стал крупнейший датасет для решения задачи этой области и метод Self-Trans, призванный повысить эффективность transfer learning'a путем интеграции в него самообучения.

На данном семинаре мы подробно изучим, как собирать узкоспециализированные датасеты и как их максимально эффективно использовать.

Докладчик: Станислав Лебедев.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 20-е октября, 18:30-20:00.

Место: https://us02web.zoom.us/j/217320533

Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars

Для получения рассылки о семинаре (с паролем от Zoom) - пишите Алексею Шпильману на alexey@shpilmаn.com.