• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Январь 2025
1ср2чт3пт4сб5вс6пн7вт8ср9чт10пт11сб12вс13пн14вт15ср16чт17пт18сб19вс20пн21вт22ср23чт24пт25сб26вс27пн28вт29ср30чт31пт
Февраль 2025
1сб2вс3пн4вт5ср
27
  • Сегодня
  • Завтра

Среда, 5 февраля

11:30

Межрегиональный научно-исследовательский семинар Банка России и факультета экономики НИУ ВШЭ - Нижний Новгород

онлайн
14:40

Журнальный клуб МЛ статистической и вычислительной геномики: доклад Никиты Гаянова по статье Jeffrey S. Groh and Graham Coop «The temporal and genomic scale of selection following hybridization»

онлайн

Зимняя школа факультета социальных наук – 2025: направление «Политология»

Заявки - до 31 января 

онлайн
16:20

Семинар «Вычислительные среды»: докладчик - Ян Пиле

очно/онлайн 

17:00

День открытых дверей Школы иностранных языков

17:30

Методологический семинар Центра развития научных компетенций: «Интегральные индикаторы в исследованиях медиакоммуникационной индустрии»

очно/онлайн 

18:00

Вебинар для абитуриентов Аспирантской школы по социологическим наукам

онлайн
19:00

Семинар «Людозис: теории и практики видеоигр»: встреча с Иеронимом К. «Сложность в видеоиграх»

Четверг, 6 февраля

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.