В этой статье мы попытаемся объяснить, что такое неопределенность модели и почему мы должны заботиться о ней в моделях машинного обучения, а также приведем пример того, как справляться с неопределенностью с использованием моделей гауссовых процессов. Введение Давайте начнем с примера, чтобы проиллюстрировать проблему, с которой мы столкнулись. Представьте, что мы обучаем модель нейронной сети предсказывать вероятность того, что изображение содержит автомобиль. Наша модель имеет..

Этот пост представляет собой краткое введение в причинно-следственный вывод с практическим примером, взятым из книги Причинно-следственный вывод для храбрых и правдивых . Обратите внимание, что я просто взял примеры из книги и реализовал их в CausalPy, чтобы придать им немного байесовского колорита. Оригинал статьи, в которой исследовался вопрос, можно найти здесь . Причинный вывод - это процесс оценки причинного эффекта на основе данных наблюдений. В этом контексте у нас обычно есть..

Высокие вычислительные затраты на вывод из сложного и часто трудноразрешимого «истинного апостериорного распределения» всегда были камнем преткновения в байесовской структуре. Однако (и, к счастью), существуют определенные методы вывода, которые способны достичь разумного приближения этой трудноизлечимой апертуры к чему-то… послушному. Видите, что я там делал? Одним из таких приближенных методов вывода, который приобрел популярность в последнее время, является вариационный..

Поиск холма Hill Climbing — это эвристический алгоритм оптимизации, который итеративно движется к решению жадным образом, выбирая ход, который локально максимизирует заданную целевую функцию. Это простая форма оптимизации локального поиска, которую можно использовать для решения задач оптимизации в различных областях, включая искусственный интеллект, исследование операций и математику. Введение Hill Climbing — это простой алгоритм оптимизации, который пытается найти глобальный оптимум..