❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_13

?Вопрос_13: Какие есть альтернативы Expectation-Maximization (EM) ?

1. Markov Chain Monte Carlo (MCMC): MCMC - это класс методов, которые позволяют проводить сэмплирование из сложных распределений, таких как постериорные распределения параметров моделей. MCMC методы генерируют последовательность сэмплов, которая соответствует искомому распределению. MCMC алгоритмы, такие как Metropolis-Hastings и Gibbs sampling, являются альтернативой EM и позволяют оценивать параметры модели, учитывая скрытые переменные.

2. Stochastic Gradient Variational Bayes (SGVB): SGVB - это метод, который комбинирует идеи градиентного спуска и вариационного вывода для оценки параметров моделей. Он позволяет приближенно оптимизировать параметры модели, используя стохастические градиенты, что делает его масштабируемым для больших наборов данных. SGVB широко применяется в глубоком обучении и моделях с динамическими параметрами.

3. Bayesian Optimization: Bayesian Optimization (байесовская оптимизация) - это метод, который позволяет находить оптимальные значения гиперпараметров модели. Вместо оценки параметров модели, как делает EM, байесовская оптимизация исследует пространство гиперпараметров с целью нахождения наилучших настроек модели с использованием итераций оптимизации и апостериорных распределений.

t.me/DenoiseLAB (Еесли вы хотите быть в курсе всех последних новостей и знаний в области анализа данных);