О Центре
Центр ведет исследования на стыке двух активно развивающихcя сегодня областей анализа данных: глубинного обучения и байесовских методов машинного обучения. Глубинное обучение - это раздел, подразумевающий построение очень сложных моделей (нейронных сетей) для решения таких задач, как классификация изображений или музыки, перенос художественного стиля с картины на фотографию, предсказание следующих слов в тексте. В рамках байесовского подхода для решения подобных задач рассматриваются вероятностные модели, опирающиеся на аппарат теории вероятностей и математической статистики.
Центр создан на основе исследовательской группы байесовских методов машинного обучения Д.П. Ветрова.
4 новых кандидата компьютерных наук
Осенью 2022 года состоялись сразу 4 защиты кандидатских диссертаций, подготовленных под руководством Дмитрия Ветрова.
17 статей ФКН НИУ ВШЭ принято на конференцию NeurIPS
В 2022 году от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ было принято 17 статей на NeurIPS (Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems) — одно из самых престижных событий в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. 36-я конференция пройдет в гибридном формате с 28 ноября по 9 декабря в Новом Орлеане (США).