@physicsinformedmachinelearning — аналитика и рост
Обзор канала: тематика, динамика аудитории, эффективность контента и точки роста.
Канал о передовых методах машинного обучения, которые используют физические законы и принципы для решения сложных научных и инженерных задач. Для исследователей и практиков в области Data Science, математического моделирования и вычислительных наук.
- Семинары с ведущими профессорами по Physics-Informed Machine Learning и Data-Driven Science.
- Разбор алгоритмов, таких как WSINDy и WENDy, для идентификации систем и оценки параметров.
- Практические применения методов к реальным benchmark-проблемам.
- Изучение симметрий и геометрической структуры в данных с помощью эквивариантных нейронных сетей.
- Анализ проблем статистического вывода, таких как "double dipping", на примере данных single-cell RNA-sequencing.
На канале представлены записи выступлений экспертов из университетов, таких как MIT, Гарвард и Университет Колорадо, в рамках семинаров Университета Вашингтона.
- Physics Informed Machine Learning
- Data-Driven Science and Engineering
- Идентификация систем
- Симметрийно-сохраняющие нейронные сети
- Геометрия в машинном обучении
- Обработка single-cell RNA-sequencing данных
Что вы узнаете на этой странице
Теплокарта «день недели × час» покажет часы с наилучшими средними просмотрами.
Сравнение просмотров по интервалам длины роликов и плотности выпусков.
Ежедневный прирост подписчиков и просмотров, новые видео и сезонность.
Оценка дохода по месяцам и влияющие факторы (CPM, сезонность, формат).
