Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
20сб21вс22пн23вт24ср25чт26пт27сб28вс29пн30вт
Январь 2025
1ср2чт3пт4сб5вс6пн7вт8ср9чт10пт11сб12вс13пн14вт15ср16чт17пт18сб19вс20пн21вт22ср23чт24пт25сб26вс27пн28вт29ср30чт31пт
12
  • Сегодня
  • Завтра

Воскресенье, 20 апреля

Турнир «TESLA» для школьников 5-8 классов: второй тур (очный)

11:00

Проект Политехнического музея «Университет детей»: лекция факультета компьютерных наук «Как говорить на одном языке с компьютером?»

14:00

День открытых дверей бакалаврской программы «Филология»

онлайн
16:00

Дни компьютерных наук: кинопоказ фильма «ФКН»

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.