Семинар “Обучение по неполным данным – байесовский метод”

Dr.-Dmitry-Vetrov-244x300Проф. Дмитрий Ветров
13 августа 2014 г.
13:30 – 15:00
Аудитория Пекин-1, Китайский кластер (Школа управления Сколково)

О СЕМИНАРЕ
В выступлении будет рассмотрено несколько направлений исследований группы байесовских методов из Московского университета.

При байесовском подходе степень достоверности каждого из фактов базызнаний оценивается вероятностью, которая принимает значения в диапазоне от 0 до 1. Вероятности исходных фактов определяют либо методом статистических испытаний, либо опросом экспертов.

Несмотря на то, что эти исследования ведутся в разных областях (обработка текстов, компьютерное зрение, машинное обучение), они опираются на общие принципы построения вероятностных моделей по неполным (или слаборазмеченным) данным.

Построение таких моделей становится все более важным направлением научных исследований, так как при переходе к анализу больших и сверхбольших объемов информации, получение полностью размеченных данных становится крайне трудоемкой задачей.

В докладе будут рассмотрены общие принципы вероятностного моделирования по неполным данным, а также конкретные модели, разрабатываемые в группе: латентная семантическая модель, объединяющая непараметрические байесовские методы и глубинное обучение, многоклассовая глубинная модель формы, слабоаннотированная модель сегментации изображений. Также будут затронуты вопросы применения современных тензорных методов к работе с многомерными вероятностными распределениями.

Tweet about this on Twitter0Share on Facebook0Pin on Pinterest0Share on Tumblr0Share on VK