В курсе "Технологии и фронтиры науки о данных" в ЮФУ на этот раз уже закончили с историей вопроса и перешли (thank God) к содержательной части:

ЮФУ — 2025.10.30 — Вероятностные основы машинного обучения
(слайды и доска на странице курса)

К этой части я приступал с некоторым трепетом, потому что, как вы понимаете, в популярных лекциях для первокурсников нельзя предполагать, что у студентов уже были курсы теорвера и матстатистики. Но вроде бы всё не так плохо, теорвер нынче в школе так или иначе проходят, и студенты в чате отвечали на мои вопросы достаточно бодро, хоть частенько и неправильно. :)

В общем, первая вероятностная лекция прошла в воспоминаниях о том, что такое вероятность, что такой байесовский взгляд на вероятности, а также в обсуждении вероятностных примеров, которые я обычно вспоминаю: ошибки прокурора и адвоката, пример Монти Холла (парадоксом его язык не очень поворачивается назвать), парадокс Спящей красавицы (а вот тут и правда есть о чём порассуждать).

В следующий раз попробую всё-таки рассказать о том, как обучать монетку, а то и о линейной регрессии. Надеюсь, прокатит.)