Pull to refresh

Материалы летней школы Deep|Bayes по байесовским методам в глубинном обучении

Reading time 3 min
Views 24K
Studying in IT

Глубинное обучение в последние годы стало ключевым направлением исследований в машинном обучении. Начавшись с архитектурных прорывов, позволявших эффективно обучать глубокие нейросети, оно стало распространяться на другие подобласти, предоставляя набор эффективных средств там, где для решения задачи требуется приближение некоторой сложной функции.


Многие современные исследовательские статьи активно используют байесовский формализм в сочетании с глубокими нейросетями, приходя к интересным результатам. Мы – исследовательская группа BayesGroup с помощью наших друзей из Сколтеха, а так же при поддержке Высшей Школы Экономики, Сбербанка, Яндекса, Лаборатории Касперского, JetBrains и nVidia – решили поделиться накопленным опытом и устроить летнюю школу по байесовским методам в глубинном обучении Deep|Bayes, где подробно рассказать, что такое байесовские методы, как их комбинировать с глубинным обучением и что из этого может получиться.


Отбор на школу оказался весьма сложным занятием – мы получили более 300 заявок от сильных кандидатов, но вместить смогли только 100 (приятно, что среди участников были не только жители Москвы и Петербурга, но и студенты из регионов, а так же русскоговорящие гости из-за границы). Пришлось отказать многим сильным кандидатам, поэтому для смягчения этого прискорбного факта мы решили сделать доступными максимальное количество материалов, которыми и хотим поделиться с хабраюзерами.

Читать дальше →
Total votes 65: ↑64 and ↓1 +63
Comments 5

Правдоподобия, P-значения и кризис воспроизводимости

Reading time 26 min
Views 18K
Mathematics *Statistics in IT Popular science
Translation
Или: Как переход от публикации P-значений к публикации функций правдоподобия поможет справиться с кризисом воспроизводимости: личное мнение Элиезера Юдковского.

Если Монро нарисовал комиксы про 75% существующих интересных проблем, а четверть моих статей интересные, то какова вероятность, что рано или поздно мне придётся искать КДПВ где-то ещё?

Комментарий переводчика: Юдковский, автор HPMOR, создатель Lesswrong и прочая и прочая, изложил свою позицию по поводу пользы байесовской статистики в естественных науках в форме диалога. Прямо классический такой диалог из античности или эпохи возрождения, с персонажами, излагающими идеи, обменом колкостями вперемешку с запутанными аргументами и неизбежно тупящим Симплицио. Диалог довольно длинный, минут на двадцать чтения, но по-моему, он того стоит.

Дисклеймеры
  • Этот диалог был написан сторонником байесовского подхода. Реплики Учёного в нижеприведённом диалоге могут и не пройти идеологический тест Тьюринга на фреквентизм. Возможно, что они не отдают должное аргументам и контраргументам сторонников частотного подхода к вероятности.
  • Автор не рассчитывает, что описанные ниже предложения будут приняты широким научным сообществом в ближайшие десять лет. Тем не менее, это стоило написать.

Если вы ещё не знакомы с правилом Байеса, на сайте Arbital есть подробное введение.

Модератор: Добрый вечер. Сегодня в нашей студии: Учёный, практикующий специалист в области… химической психологии или чего-то типа того; его оппонент Байесовец, который намерен доказать, что кризис воспроизводимости в науке можно как-то преодолеть с помощью замены P-значений на что-то из Байесовской статистики…
Студент: Извините, как это пишется?
Модератор:… и, наконец, ничего не понимающий Студент справа от меня.
Читать дальше →
Total votes 27: ↑25 and ↓2 +23
Comments 41

Структура + предположения > ML? Моделирование продаж байесовскими методами

Reading time 17 min
Views 4K
EPAM corporate blog Python *Big Data *Machine learning *Sales management *

Не так давно участвовал в проекте, где мы применяли методы байесовского моделирования для ритейлинговой сети. Тема непростая и интересная. Так как проект под NDA, решил на примере похожего гипотетического проекта показать, как мы решали поставленные перед нами задачи.

Также подробно расскажу об основах Байесовского моделирования. Ну и бонусом, тем кто дочитает до конца и захочет углубиться в эту тему – «куча» ссылок. ​

Читать далее
Total votes 3: ↑3 and ↓0 +3
Comments 1

Байесовская Сеть Доверия Применительно IoT

Reading time 5 min
Views 3.7K
OTUS corporate blog Mathematics *Machine learning *Development for IOT *Artificial Intelligence
Tutorial

Привет, Хабр. В предыдущей статье рассматривали методы и алгоритмы Обнаружения и Диагностики Неисправностей (ОДН) IoT устройств. Как логическое продолжение рассмотрим Байесовскую Сеть Доверия (БСД) для IoT устройств целю ОДН.

Байесовская сеть доверия (англ. Bayesian Belief Network, BBN) — это вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей. БСД используются для моделирования предметных областей, которые характеризуются неопределенностью. Эта неопределенность может быть обусловлена недостаточным пониманием предметной области, неполным знанием ее состояния в момент принятия решения, случайным характером механизмов, определяющих поведение этой области, или комбинацией этих факторов. Например, БСД может быть использована для вычисления вероятности того, в чем причина не исправности устройства основываясь на данных по полученных из датчиков и поведением устройства в целом. Таким образом строиться зависимости между сигналами и неисправности устройства.

Читать далее
Total votes 7: ↑7 and ↓0 +7
Comments 4

Как «машинные учёные» выводят законы физики из необработанных данных

Reading time 13 min
Views 4.9K
SkillFactory corporate blog Popular science Artificial Intelligence Physics
Translation

Исследователи говорят, что мы в шаге от «физики GoPro», когда камера сможет указывать на событие, а алгоритм — определять лежащее в его основе физическое уравнение. Подробностями делимся к старту нашего флагманского курса по Data Science.

Читать далее
Total votes 18: ↑18 and ↓0 +18
Comments 3