Dr. Rainer Schlosser

Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025) - tele-TASK

Probabilistic machine learning has gained a lot of practical relevance over the past 15 years as it is highly data-efficient, allows practitioners to easily incorporate domain expertise and, due to the recent advances in efficient approximate inference, is highly scalable. Moreover, it has close relations to causal inference which is one of the key methods for measuring cause-effect relationships of machine learning models and explainable artificial intelligence. This course will introduce all recent developments in probabilistic modeling and inference. It will cover both the theoretical as we...

Bezoek zeker de website van de podcast en steun de maker: www.tele-task.de

Auteur

Dr. Rainer Schlosser

Categorie

Education

Website van de podcast

www.tele-task.de

Nieuwste aflevering

7 jul. 2025

Waar luisteren?

Podcasts in de app Replaio Radio Binnenkort beschikbaar

Podcasts komen binnenkort naar de app. Installeer nu en zie als eerste een compleet nieuwe kijk op podcasts

Download het op Google Play Gratis installeren Android bijna 10 mln downloads · beoordeling 4,8 iOS binnenkort

Afleveringen

Real-World Applications Video 07.07.2025
Information Theory Video 30.06.2025
Non-Bayesian Classification Video 23.06.2025
Gaussian Processes Video 16.06.2025
Bayesian Classification Video 11.06.2025
Bayesian Regression Video 02.06.2025
Linear Basis Function Models Video 26.05.2025
Bayesian Ranking Video 19.05.2025
Graphical Models: Approximate Inference Video 12.05.2025
Graphical Models: Exact Inference Video 05.05.2025
Graphical Models: Independence Video 28.04.2025
Inference & Decision Making Video 14.04.2025
History & Probability Video 07.04.2025

Luister naar de podcast Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025) - tele-TASK in Replaio

Radio en podcasts in één app - gratis en zonder account. Installeer vandaag nog en mis de lancering niet

Download het op Google Play

Replaio is geen uitgever van podcasts; namen van shows, covers en audio zijn eigendom van hun makers en worden verspreid via openbare RSS-feeds