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.
Сотрудники факультета компьютерных наук получили награды НИУ ВШЭ
Торжественная церемония прошла 9 ноября
CVPR'2023: выдающееся рецензирование
Дмитрий Ветров признан одним из лучших рецензентов CVPR 2023.