# Машинное обучение.
Tags: читательский дневник, ML, word2vec, doc2vec, gensim

[Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом ](https://​www.youtube.com/​watch?​v=mk6CCruAxHg)

Несложная,​ поверхностная лекция по теме машинного обучения,​ описние простых нейронных сетей, использования сверток и пулинга. Некоторые темы предполагаются,​ как уже знакомые зрителю,​ но это мешает только в паре мест доклада. В конце показывается пример на python+ TensorFlow по построению и обучению нейросети для определения цифр.

 ***

[Практическое занятие по обработке текста в gensim с помощью алгоритма word2vec](https://www.youtube.com/watch?v=U0LOSHY7U5Q)

Слабый докладчик IMHO. Реальные кейсы не знает, на вопросы отвечает не прямо.

Полу-лекция, полу-доклад про алгоритмы категоризации для слов. Из плюсов, что в комплекте идет IPython notebook с кодом и можно вместе с лектором ручками по-запускать все самому. Но из-за практической составляющей в видео очень много пауз, плюс многое оставлено вне доклада (вы можете что-то запустить, но как оно работает, может остаться для вас непонятным). Так себе, в общем, не советую без параллельной практики.

Если у вас 500млн слов текста, word2vec - ок, doc2vec лучше от 1млн (будет гуд).


~~OWNERAPPROVE~~