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...

Koniecznie odwiedź stronę podcastu i wesprzyj twórcę: www.tele-task.de

Autor

Dr. Rainer Schlosser

Kategoria

Education

Strona podcastu

www.tele-task.de

Ostatni odcinek

7 lip 2025

Gdzie słuchać?

Podcasty w aplikacji Replaio Radio Już wkrótce

Podcasty trafią do aplikacji już wkrótce. Zainstaluj teraz i jako pierwszy zobacz nowe podejście do podcastów

Pobierz z Google Play Zainstaluj za darmo Android prawie 10 mln pobrań · ocena 4,8 iOS niedługo

Odcinki

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

Słuchaj podcastu Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025) - tele-TASK w Replaio

Radio i podcasty w jednej aplikacji - za darmo, bez zakładania konta. Zainstaluj już dziś i nie przegap premiery

Pobierz z Google Play

Replaio nie jest wydawcą podcastów; nazwy audycji, okładki i audio należą do ich autorów i są rozpowszechniane przez publiczne kanały RSS