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Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025) - tele-TASK

Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025) - tele-TASK

tele-TASK 13 Episoden Neueste vor 1 Jahr

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Über diesen Podcast

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 well as practical and computational aspects of probabilistic machine learning. In the course, we will implement all the inference techniques and apply them to real-world problems.
Webseite
Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025)
Urheberangabe
℗; ©; tele-TASK
Durchschnittliche Länge
Ø 1 Std. 28 Min.
Erscheinungsweise
Unregelmäßig
Letzter Check
vor 5 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 1 J.
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„Introduction to Probabilistic Machine Learning (ST 2025) - tele-TASK“

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