Поиск
Найдено: 50
1ч 22м📐 Регрессионный анализ в MIT: от теории Гаусса — Маркова до регуляризации LASSO
1ч 20м📊 Бруно Гмюр: «Защита от хвостовых рисков — заведомо убыточный бизнес»
1ч 13м📉 Майкл Грин о диктатуре пассивных инвестиций: „Индексные фонды — это механическая инфляция“
56 мин🧭 Стивен Пинкер: почему разумное человечество верит в заговоры?
57 мин🧠 Стивен Пинкер: почему человечество одновременно так умно и глупо?
16 мин🧩 Гид по машинному обучению: как выбрать правильный алгоритм для вашей задачи
2ч 02м🌍 Анатомия торговых войн: как измерить зависимость государств
23 мин🌌 Ферран Алет: «Сохраняющиеся величины — это ключ к эффективности моделей»
3ч 53м🤖 Математика под капотом ИИ: Как на самом деле учатся нейросети
1ч 16м🏭 Lecture 23: Introduction to Machine Learning
1ч 20м📈 Профессор MIT об анализе временных рядов: от S&P 500 до отрицательных цен на нефть
15 мин📊 Как работает функция потерь: визуализация и интуиция линейной регрессии
1ч 20м📐 Лекция CS236 в Стэнфорде: переход от байесовских сетей к глубоким генеративным моделям
10 мин📐 «Z равно нулю»: как математика разделяет классы в обучении от DeepLearning.AI
32 мин📊 Джош Стармер объяснил суть линейной регрессии и метрик R-squared и P-value
2ч 30м🌌 Почему существует нечто: от Юма до тонкой настройки Вселенной
56 минТомас Диттерих: «Современный ИИ — это консервативная технология»
26 мин📐 Гилберт Стренг: «Магия линейной алгебры в четырех подпространствах»
1ч 11м🧩 Стефан Дасколи: «Символьная регрессия откроет роботам законы физики»
15 мин🧠 Интуиция Backpropagation: как работают шесть ключевых уравнений нейросети
1ч 17м📉 Питер Кемпторн: «Математические основы линейной регрессии и диагностики»
1ч 05м🧠 Законы масштабирования LLM: от теории Вапника до 30 триллионов токенов
50 мин🗺 Как малые LLM обходят гигантов: метод обучения в момент теста от Йонаса Хюботтера
1ч 20м📊 Профессор Эллисон: «Медленные алгоритмы заставляют Amazon повышать цены»
1ч 25м🧱 Шум во благо: как Стэнфорд обучает нейросети генерировать реальность через диффузию
50 минАникайт из Стэнфорда: «Почему ваше Q-обучение нестабильно?»
1ч 25м📊 Как зашумление данных помогло диффузионным моделям победить GAN
10 мин🧮 Инструктор DeepLearning.AI: «Для правильной работы градиентного спуска важно обновлять параметры одновременно»
36 мин🧮 Янник Кильчер: «Языковые модели находят „костыли“ для решения задач высшей математики»
46 мин🧠 Как ИИ выводит физические законы из нейросетей
3ч 04м🧠 Ментальные ловушки эволюции и 100 единиц нашего мышления
1ч 18м🧮 Стивен Бойд: «В хорошей численной работе матрицы никто не обращает»
1ч 04м🌌 Кли Ирвин: «Квантовая механика ретрокаузальна, будущее меняет прошлое»
2ч 34м🧠 Разрешение на чувства: научный подход к эмоциональной устойчивости
2ч 11м🧠 Миф об идеальной жизни и цена настоящего счастья
1ч 23м📉 Джерри Паркер: «Мы на этой планете ради экстремальных выбросов»
1ч 06м🎯 Профессор Тобиас Зальц объяснил устройство современных моделей спроса
1ч 01м🔬 Почему медицинские исследования ошибаются и как вирофизика это исправит
10 мин🧠 Обучение классификатора Softmax: математика потерь и градиентный спуск
2ч 43м💸 Почему ваших банковских депозитов на самом деле не существует
1ч 17м🔄 Как Стивен Бойд находит скрытую выпуклость в сложных инженерных задачах
2ч 37м🧬 Теория сборки: как материя начинает помнить свою историю
1ч 45м🧠 Йонас Хюботтер: «Локальное обучение ИИ превосходит огромные модели в 30 раз»
1ч 23м🔍 Экономика поисковых трений: как скрытые издержки потребителей формируют рыночные цены
2ч 25м🌌 Академические Голодные игры: почему физика нуждается в еретиках
1ч 21м🧩 Курс CS236 в Стэнфорде: как ученые оценивают качество генеративных нейросетей
1ч 16м🧩 Обучение представлений на основе сходства: лекция Сары Бири в MIT
2ч 53м🧠 Деконструкция успеха: уроки философии и джиу-джитсу
54 мин🤖 Как адаптивные алгоритмы могут незаметно управлять поведением человека?
1ч 17м🧠 Стэнфордский профессор объяснил, как сэмплирование Томпсона спасает рекомендательные системы от задержек данных