#байесовские_методы — Public Fediverse posts

Ученые из МФТИ выяснили, сколько данных нужно для ИИ

Одна из фундаментальных проблем при создании эффективных моделей машинного обучения – определение необходимого и достаточного количества данных для их обучения. Слишком мало данных – модель будет неточной, слишком много – неоправданные затраты времени и ресурсов на сбор и обработку информации. Коллектив ученых из Московского физико-технического института предложил два новых метода для решения этой задачи, основанных на анализе функции правдоподобия с использованием техники бутстрэпа. Работа опубликована в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics.

https://habr.com/ru/articles/961716/

#функция_правдоподобия #байесовские_методы #бутстрэп #Mдостаточность #Dдостаточность #объем_выборки #вычислительный_эксперимент

Отсутствие обручального кольца — малоинформативный признак неженатости (у случайных людей)

На картинке выше, казалось бы, логичный и для многих привычный вывод «нет кольца, значит не замужем», но нет ничего более обманчивого, чем очевидные вещи.

https://habr.com/ru/articles/782456/

#теория_вероятностей #теория_вероятности #статистика #байес #байесовские_методы #байесовский_вывод