Ця лекція знайомить з деякими поглибленими алгоритмами машинного навчання: деревами рішень, випадковими лісами та бустинговими деревами. Ці алгоритми досягають найсучаснішої продуктивності в багатьох прикладних задачах.
Від класичних Афін і Китаю періоду династії Сун до Італії доби Відродження людство неодноразово входило в епохи інтенсивних наукових відкриттів та економічного...
Технології впливають на процес прийняття нами рішень багатьма способами. На цій лекції студенти дізнаються про силу переконливих технологій (persuasive technology), а також...
Структури, які визначали та підтримували стратегічне управління ризиками та кризами з моменту закінчення Другої світової війни, більше не є достатньо міцними або...
Наноматеріали забезпечують суттєво покращений іонний транспорт і електронну провідність порівняно з традиційними матеріалами, що використовуються в батареях і суперконденсаторах. Це відкриває нові...
Іноді 1920-ті роки називали «бурхливими двадцятими». Через сто років ми дійсно можемо сказати, що 2020-ті також виявилися по-справжньому бурхливими. Навіть більше. Бомби,...
