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.
Ученые ВШЭ оптимизировали обучение генеративных потоковых нейросетей
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.
Трое сотрудников Центра глубинного обучения и байесовских методов награждены стипендией Яндекса
Сразу трое сотрудников Центра глубинного обучения и байесовских методов стали лауреатами стипендии Яндекса в 2025 г.