цифровые геотехнологии #4
(16 марта 2019)
Машинное обучение и пространственные данные
Машинное обучение и как оно помогает решать задачи, связанные с пространственными данными
Tilda Publishing
ПРЕЗЕНТАЦИИ
ФОТО
Георгий Айзель - "Дипмашинлернинг" в гидрометеорологии
Павел Уваров - Современные методы прогнозирования выручки в продуктовом ритейле
Владислав Соболевский - Системы глубокого обучения для исследования природных объектов
Дмитрий Подвязников - Deep Learning и 3D данные
Павел Кикин - Особенности подхода к обработке геоданных в машинном обучении
Мохамад Хасан - Анализ данных социальных сетей для ГИС в социальных исследованиях
Марсель Вагизов - Машинное обучение для определения таксационных показателей насаждений
Кирилл Грачёв - Машинное обучение для определения положения пункта профилактики ВИЧ