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...

Glöm inte att besöka poddens webbplats och stötta skaparen: www.tele-task.de

Skapare

Dr. Rainer Schlosser

Kategori

Education

Poddens webbplats

www.tele-task.de

Senaste avsnittet

7 jul 2025

Var kan du lyssna?

Poddar i appen Replaio Radio Kommer snart

Poddar kommer snart till appen. Installera nu och bli först med att uppleva ett helt nytt sätt att lyssna på poddar

Ladda ned på Google Play Installera gratis Android nästan 10 mn nedladdningar · betyg 4,8 iOS snart

Avsnitt

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

Lyssna på podden Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025) - tele-TASK i Replaio

Radio och poddar i en och samma app - gratis och utan konto. Installera redan idag och missa inte premiären

Ladda ned på Google Play

Replaio är ingen poddutgivare; programnamn, omslag och ljud tillhör sina upphovspersoner och distribueras via offentliga RSS-flöden