В понедельник 2 февраля в 19:00 МСК  

ML обучение основано на оптимизационных задачах, решаемых численными методами, требующими точной настройки гиперпараметров, таких как шаг (learning rate) и размер батча. Автоматизация подбора этих параметров, ориентированная на особенности задачи, является актуальной темой. В этом выпуске мы рассмотрим развитие этих методов, от первых техник 50 лет назад до современных решений, конкурирующих с Adam и другими популярными оптимизаторами.

Эксперт: Александр Безносиков — научный руководитель BRAIn Lab, директор центра агентных систем Института искусственного интеллекта МФТИ, заведующий лаборатории проблем федеративного обучения ИСП РАН, участник программы Yandex ML Residency.

Формат: онлайн

Расскажи о митапе другу, который увлекается наукой! А чтобы ничего не пропустить и смотреть Reading Club в записи подпишись на нас в Telegram и на YouTube!