Основы байесовского вывода 2026
Это курс об основах байесовского вывода и вероятностных моделях в машинном обучении, представленный на Факультете математики и компьютерных наук Санкт-Петербургского государственного университета осенью 2026 года.
История AI, его вероятностный смысл и байесовский вывод
4 сентября 2026 г.
История AI, его вероятностный смысл и байесовский вывод
4 сентября 2026 г.
От Тьюринга и Дартмутского семинара до нейросетей и машинного обучения: история AI, вероятностный смысл обучения и формула Байеса на примере монетки.
Байесовский вывод для монетки
11 сентября 2026 г.
Байесовский вывод для монетки
11 сентября 2026 г.
Повторение формулы Байеса и смысл байесовского подхода. Правдоподобие, ML- и MAP-оценки, апостериорное предсказательное распределение. Парадоксы базовой частоты, двух детей и спящей красавицы. Испытания Бернулли, модель монетки, бета-распределение и предсказание следующего броска.
Сопряжённые априорные распределения и линейная регрессия
18 сентября 2026 г.
Сопряжённые априорные распределения и линейная регрессия
18 сентября 2026 г.
Сопряжённые априорные распределения: бета-распределение, последовательное обновление и эквивалентный размер выборки; распределение Дирихле, разреженность и связь с тематическими моделями. Линейная регрессия и метод наименьших квадратов, матричный вывод и вероятностный смысл функции ошибки, неодинаковая дисперсия шума. Полиномиальные и локальные RBF-признаки, интерполяция и экстраполяция. Выкладки на доске и численные примеры в notebook.