Коллоквиум. Байесовская оптимизация с помощью регрессии | Алексей Зайцев | Лекториум

(58:42)

[Коллоквиум]: Методы машинного обучения и большие данные биоинформатики

(1:38:47)

[Коллоквиум]: Математика больших данных: тензоры, нейросети, байесовский вывод - Ветров Д.П.

(1:13:35)

[Коллоквиум] Нейротехнологии и машинное обучение: от нейрохирургии и неврологии до киберспорта

(1:23:19)

[Коллоквиум]: Алгоритмическая теория информации и случайность индивидуальных объектов

(1:19:53)

[Коллоквиум]: Вероятностное программирование

(1:19:54)

Пример построения байесовской сети для теории эволюции

(6:26)

[Коллоквиум]: Обобщенные паросочетания, или как заключать браки и распределять абитуриентов

(1:15:44)

16-01 Что такое Байесовский подход

(10:52)

[Коллоквиум]: Navigable networks as Nash equilibria of navigation games

(1:53:18)

[Коллоквиум]: Матрицы и тензоры малого ранга в математике и приложениях

(1:34:32)

[Коллоквиум]: Теория сложности доказательств

(1:29:28)

[Коллоквиум]: Многокритериальный тематический анализ текстовых коллекций

(1:41:34)

Теорема Байеса [3Blue1Brown]

(15:5)

Коллоквиум. Квантование двумерной гидродинамики | Павел Вигман | Лекториум

(1:5:54)

[Коллоквиум]: Логика случайного графа

(1:16:57)

[Коллоквиум]: Как создавать нейросети на основе классических вычислительных алгоритмов

(1:14:7)

Седьмой рождественский коллоквиум по компьютерному зрению — 28 декабря 2021

(6:11)