Ловушка Байеса [Veritasium] |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-10-19 17:52 Теория вероятностей — один из тех разделов математики, к которому мы периодически обращаемся в повседневной жизни, сами того не зная. Почти наверняка каждый из вас не раз пытался применить теорему Байеса, чтобы рассчитать вероятность какого-то события при условии, что произошло другое статистически взаимозависимое с ним событие. И почти наверняка вы делали это неправильно. Если вы не понимаете о чём речь, не пугайтесь, в этом видео Дерек Маллер на понятных примерах расскажет, что это за теорема, в чём её главная сложность и почему она значит для каждого из нас гораздо больше, чем кажется на первый взгляд. Перевод: Алексей Лоскутов Редактура: Алексей Малов Озвучка: Вадим Казанцев Монтаж видео: Джон Исмаилов Обложка: Глеб Брайко Телеграм: t.me/ainewsline Источник: youtu.be Комментарии: |
|