RDLY
.ru
Тренды
Статьи
Темы
Люди
Поиск
Найти
Найдено: 50
1ч 20м
🎲 Теория математического ожидания: от бросания костей до зомби-апокалипсиса
MIT OpenCourseWare · 22.07.25
1ч 20м
🎯 Профессор MIT Анкур Моитра объяснил теорию оценок хвостов и вероятностный метод
MIT OpenCourseWare · 17.12.25
1ч 18м
🧮 Как клип группы OK Go подтвердил математический закон Мерфи
MIT OpenCourseWare · 22.07.25
1ч 22м
📊 От Маркова к Чернову: как математика оценивает экстремальные случайности
MIT OpenCourseWare · 22.07.25
55 мин
📊 Границы Чернова: подробный разбор теории, математического доказательства и ошибок применения в реальной жизни
MIT OpenCourseWare · 17.12.25
1ч 19м
📑 Lecture 3: Inclusion-Exclusion
MIT OpenCourseWare · 17.12.25
1ч 21м
📐 Линейная алгебра и теория вероятностей на службе инвестора: разбор лекции MIT
MIT OpenCourseWare · 03.12.25
1ч 02м
🔄 Стэнфордский курс CS224R: математический вывод градиентов политики в RL
Stanford Online · 08.12.25
1ч 20м
📈 Профессор Кемпторн объяснил связь стохастического исчисления и уравнения Блэка-Шоулза
MIT OpenCourseWare · 03.12.25
18 мин
📐 Как случайность помогает решать геометрию: неравенство числа пересечений графов
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
12 мин
📈 Линейность математического ожидания: секрет простых доказательств в комбинаторике
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
12 мин
👤 Этика мемов: клон Гитлера, гибель Моны Лизы и математика вагонетки
Alex O'Connor · 27.10.24
1ч 17м
📉 Алгоритм Хаффмана: доказательство оптимальности и превосходство над теоремой Шеннона
MIT OpenCourseWare · 17.12.25
1ч 02м
🤖 Градиент стратегии в Reinforcement Learning: от REINFORCE до Importance Sampling
Stanford Online · 08.12.25
16 мин
📊 Марков, Чебышёв и Чернов: MIT объясняет три столпа вероятностных отклонений
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
1ч 09м
✈ Как зашумленный датчик высоты и фрисби помогают валидировать системы
Stanford Online · 07.04.25
1ч 19м
📈 Как математика Блэка-Шоулза устраняет неопределенность на финансовых рынках
MIT OpenCourseWare · 03.12.25
1ч 03м
🔄 Эволюция алгоритмов Actor-Critic: как Стэнфорд обучает нейросети на ошибках
Stanford Online · 08.12.25
1ч 58м
🌊 Нейт Сильвер о СФБ: «Он плохо максимизировал матожидание»
80,000 Hours · 16.10.24
1ч 07м
⚖ Анкур Мойтра о теории вероятностей: „Даже эксперты ошибаются в расчетах“
MIT OpenCourseWare · 17.12.25
2ч 01м
🧠 Тарек Мансур: как победить правительство США и легализовать будущее
HD in HD Podcast · 25.09.25
58 мин
📉 Как Ари Пол ищет неэффективности на криптовалютном рынке
Capital Allocators · 15.07.22
1ч 47м
🧠 Энни Дьюк на We Study Billionaires: как покер учит искусству вовремя уходить
The Investor’s Podcast · 15.10.22
2ч 29м
💡 От блефа к доверию: как ИИ учится договариваться с людьми
Lex Fridman · 06.12.22
1ч 23м
📐 Обучение энергетических моделей без сэмплирования: от Score Matching до NCE
Stanford Online · 06.05.24
1ч 15м
🏎 Как бесконечно широкие нейросети превращаются в гауссовские процессы
MIT OpenCourseWare · 11.02
17 мин
🧩 Как случайность решает строгие задачи: магия теоремы Эрдёша — Ко — Радо
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
7 мин
🎰 Математик Дэвид Кушнир объяснил, как повысить шансы в лотереях
WIRED · 03.04.23
1ч 08м
🏛 Теорема Шеннона: как телеграммы XIX века объясняют законы сжатия данных
MIT OpenCourseWare · 17.12.25
50 мин
🎮 Как ошибка в медиане влияет на оценку ИИ
The TWIML AI Podcast · 14.02.22
1ч 04м
Математика эволюции: как Эрик Зиман объяснил стратегию ястребов и голубей
The Royal Institution · 04.07.25
28 мин
📈 MIT: «Порог 1/n определяет появление треугольников в случайных графах»
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
1ч 08м
🔄 Градиент стратегии и алгоритм REINFORCE: от робототехники до ChatGPT
Stanford Online · 30.10.24
14 мин
🧩 Разбор теоремы Турана и метода Каро — Вея от MIT
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
43 мин
🧩 Юфэй Чжао: «Вероятностный метод работает поразительно хорошо»
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
1ч 24м
🧩 Сжатие данных с потерями: от основ квантования до алгоритма Ллойда и k-means
Stanford Online · 18.04.24
1ч 20м
📐 Лекция CS236 в Стэнфорде: переход от байесовских сетей к глубоким генеративным моделям
Stanford Online · 06.05.24
1ч 22м
🤖 Как глубокое обучение с подкреплением меняет робототехнику и теорию управления
The TWIML AI Podcast · 21.02.22
1ч 21м
📐 От собственных векторов до «хоккейной клюшки»: как математика MIT управляет финансами
MIT OpenCourseWare · 03.12.25
14 мин
🎲 Профессиональный счетчик карт о стратегиях, RFID и лазейках в казино
WIRED · 16.05.23
1ч 21м
🔄 Как нейросети учатся создавать данные: базовые архитектуры в MIT
MIT OpenCourseWare · 11.02
1ч 16м
🧠 Как устроены беспрефиксные коды: лекция Стэнфорда о сжатии данных
Stanford Online · 18.04.24
1ч 03м
🏛 Уильям Макаскилл о долгосрочном будущем цивилизации и ошибках утилитаризма
Conversations with Tyler · 10.08.22
2ч 21м
🎲 Даниэль Негреану: Как выжить в эпоху покерных машин и GTO
Lex Fridman · 27.09.22
1ч 18м
🧮 Почему случайные проекции делают сложные математические данные гладкими
MIT OpenCourseWare · 03.11.25
1ч 01м
🔄 Эволюция Q-Learning: от уравнений Беллмана до алгоритмов DQN и Double DQN
Stanford Online · 08.12.25
3ч 13м
🚀 Ловушка суперчисленности: почему ИИ лишит человечество контроля
80,000 Hours · 03.08.24
19 мин
🧱 Неравенство Азумы — Хёфдинга: почему сложные системы предсказуемы?
MIT OpenCourseWare · 06.11.24
1ч 24м
🌐 Стэнфордский университет: как устроены энергетические генеративные модели
Stanford Online · 06.05.24
1ч 02м
📈 Глубокий анализ системных стратегий с Робом Карвером и Аланом Данном
Top Traders Unplugged · 23.10.23