Скачать с ютуб А.Фаворов "Markov Chain Monte-Carlo (MCMC). What for is it and what does it look like?" в хорошем качестве

А.Фаворов "Markov Chain Monte-Carlo (MCMC). What for is it and what does it look like?"

https://t.me/sberlogabig/436 🚀 @SBERLOGASCI webinar on data science: 👨‍🔬 А.Фаворов "Markov Chain Monte-Carlo (MCMC). What for is it and what does it look like?" ⌚️ Понедельник 17 июня 19.00 (по Москве) Simple MCMC zoo: basics, termonology, principles, examples. Контекст: Алгоритм Метрополиса — Гастингса (https://en.wikipedia.org/wiki/Metropo...) — алгоритм семплирования, использующийся, в основном, для сложных функций распределения. Также подобные алгоритмы можно использовать для поиска глобальных минимумов функций. Это то, что нам нужно в проекте применения машинного обучения к группам. Вот тут ноутбук Кирилла Хоружего по применению Метрополиса к решению 15-шки https://www.kaggle.com/code/ka1242/pu..., а тут аналог для кубиков (DZMITRY PIHULSKI ): https://www.kaggle.com/code/dzmitrypi... . Апвоуты - приветствуются. Семплирование по Гиббсу является частным случаем алгоритма Метрополиса — Гастингса и более популярно за счёт простоты и скорости, хотя и реже применимо Также будет полезна предыдущая лекция: https://t.me/sberlogabig/199