Открытый вебинар курса Machine Learning. Professional Почему тема важна? Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их продвинутые версии (LSTM, GRU) — это ключевые инструменты для работы с последовательностями: от предсказания текста и анализа временных рядов до распознавания речи и машинного перевода. Но как они запоминают прошлое и почему иногда «забывают»? Разберемся в механизмах памяти нейросетей и научимся применять их на практике! 📍 Программа вебинара: • как RNN хранят информацию, чем LSTM и GRU лучше обычных рекуррентных сетей и почему vanishing gradient — главный враг долгой памяти. • Код и архитектуры – live-разбор PyTorch/TensorFlow-кода: построим свою RNN-модель для обработки текста или временных рядов. • Дополнительные практические кейсы – предсказание курсов акций, генерация текста и другие примеры, где память нейросетей решает все. • Ответы на ваши каверзные вопросы. 👥 Кому будет полезно? • Data Scientists и ML-инженерам, которые хотят глубже понять работу RNN и применять их в реальных проектах. • Аналитикам временных рядов, уставшим от классических статистических методов и желающим освоить нейросетевые подходы. • Разработчикам NLP, которые работают с текстом и хотят знать, как сети "запоминают" контекст. • Всем, кто изучает машинное обучение и хочет разобраться в одной из самых мощных архитектур для последовательностей. ✅ Что узнаете по итогам вебинара? • Поймете, как LSTM и GRU обрабатывают последовательности и чем отличаются друг от друга. • Научитесь реализовывать рекуррентные сети на Python с помощью современных фреймворков. • Узнаете, как бороться с исчезающими градиентами и улучшать долгосрочную память моделей. • Получите готовые примеры кода и шаблоны для своих проектов. Присоединяйтесь и загляните внутрь "машины времени" для данных! «Machine Learning. Professional» -
Преподаватель: Алексей Кисляков - заведующий научной лабораторией " Кластерный анализ процессов роста и эволюции систем" Пройдите опрос по итогам мероприятия -
Следите за новостями проекта: → VK:
https://vk.com/otusru → Telegram:
→ Хабр:
