Лъчезар Петров
16.04.2021 г. (петък), 19:00
https://meet.iaps.institute/machine-learning
В доклада ще бъде разгледано приложението на теоремата на Бейс в процеса на машинното обучение. Бейсовите методи ни позволяват да прибавим предварително знание в нашия модел, използвайки т.нар. априорна вероятност. Това означава да зададем предварителни вероятностни разпределения върху параметрите на модела. По този начин комбинираме обективните наблюдения в нашите данни със субективното знание. Крайният резултат е вероятностен модел, чиито научени параметри имат асоциирани вероятностни разпределения. Така можем да оценим несигурността както при параметрите, така и при предсказанията на модела. За илюстриране на концепциите ще бъде използван програмният език Python и библиотеката PyMC3.
Докладът е в рамките семинара „Машинно обучение“ на ИСФИ с помощта на Quanterall.
Трябва да влезете, за да коментирате.