Байес в ML всплывает не тогда, когда вы «изучаете математику», а когда модель начинает принимать решения, которые сложно объяснить интуитивно

И именно в этот момент обычно возникает вопрос: что вообще происходит внутри? 14 мая в 19:00 МСК именно это и разберём на вебинаре «Почему без формулы Байеса вы не понимаете, как работает ML».

Это не будет разговор про «математику ради математики», а скорее про то, как модели на самом деле пересчитывают вероятности, почему они меняют свои предсказания при появлении новых данных и как это связано с базовой логикой вероятностного вывода.

Спикер – Сергей Жестков, преподаватель с 10+ летним опытом, работавший с курсами для Сбера, Тинькофф, Otus и Skillbox, дважды «Преподаватель года» МФТИ. Он разберёт формулу Байеса через прикладные примеры, чтобы стало понятно, где именно она «живёт» в машинном обучении.

Также в обсуждении примет участие Виктор Кантор — как дополнительный участник, который поможет связать тему с более широким контекстом математики в ML и обучением в целом.

Обоим спикерам можно будет задать вопросы по ходу вебинара.

Если еще не регистрировались, ссылка тут: https://t.me/ml_insideBot?start=web140526