• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Январь 2024
1пн2вт3ср4чт5пт6сб7вс8пн9вт10ср11чт12пт13сб14вс15пн16вт17ср18чт19пт20сб21вс22пн23вт24ср25чт26пт27сб28вс29пн30вт31ср
Ноябрь 2024
1пт2сб3вс4пн5вт6ср7чт8пт9сб10вс11пн12вт13ср14чт15пт16сб17вс18пн19вт20ср21чт22пт23сб24вс
17
  • Сегодня
  • Завтра

Понедельник, 25 ноября

16:20

Семинар ПГ «Социальный порядок в трансформирующейся социальной сфере: макро- и микро- анализ»: доклад Натальи Бульченко «Неформальная дискриминация женщин в бывших «запрещенных» профессиях»

онлайн
16:20

Семинар ПГ «Групповое сознание участников университетской среды»: «Восприятие университетской среды студентами НИУ ВШЭ»

онлайн
16:30

Семинар НУГ «История российской психиатрии: новые подходы к изучению»: доклад Павла Васильева «Российская наркология начала XX в. в глобальном контексте»

онлайн
17:00

День открытых дверей магистратуры Высшей школы бизнеса по направлению «Бизнес-информатика»

онлайн
17:00

Наследие. ВШЭ: Вечер русского слова

17:30

Семинар НУЛ психологии социального неравенства: доклад Дарьи Лавелиной «Метод сбора данных с помощью API YouTube»

Высшая школа экономики открывает совместную с Samsung Research лабораторию

Samsung-HSE Laboratory будет разрабатывать механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях, что позволит решить ряд проблем в глубинном обучении. Команду лаборатории составят сотрудники исследовательской группы байесовских методов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ — одной из сильнейших научных групп России в области машинного обучения и байесовского вывода. Возглавит ее профессор ВШЭ Дмитрий Ветров.

Иллюстрация к новости: «Алгоритм машинного обучения умеет находить закономерности в данных, которые не видит человек»

«Алгоритм машинного обучения умеет находить закономерности в данных, которые не видит человек»

В декабре 2016 года в Вышке были открыты пять новых международных лабораторий, в том числе Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов. Предмет  ее исследований — комбинированные нейробайесовские модели, объединяющие достоинства двух наиболее успешных в настоящее время парадигм машинного обучения — нейросетевой и байесовской.