Выбор моделей в машинном обучении (теория и практика, О.Ю. Бахтеев, В.В. Стрижов)/Группа 574, осень 2020

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Основная статья: Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)


Серия семниаров и докладов на тему выбора моделей машинного обучения. Обсуждаются теоретическе аспекты и практика байесовского подхода к выбору моделей. Цель семинаров - обсудить роль информативного априорного распределения (informative prior). Основные вопросы:

  1. Как учитывать экспертные знания при назначении АР (простановка задач байесовского выбора моделей)?
  2. Каким образом связаны теоретические модели прикладной области с информативным АР (интерпретируемость моделей с точки зрения теории)?
  3. Как использовать новую информацию, полученную в результате вывода, придальнейшем назначении АР?

Темы семинаров

  1. Байесовский вывод, повторение.



Темы на выбор

Указать в таблице одну из тем:


Расписание

Дата Автор Тема Автор Тема
16
23
30
7 октября
14
21
28
4 ноября
11
18
25
2 декабря
9

Литература

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%92%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%D0%B2_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8_%28%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%2C_%D0%9E.%D0%AE._%D0%91%D0%B0%D1%85%D1%82%D0%B5%D0%B5%D0%B2%2C_%D0%92.%D0%92._%D0%A1%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B6%D0%BE%D0%B2%29/%D0%93%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF%D0%B0_574%2C_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8C_2020»
Личные инструменты