WAMPIR#2: Stochastic Variational Inference (SVI) oraz missing data in R

Na naszym drugim już spotkaniu w ramach WAMPIRa (Wrocławski Alians Miłośników Pythona i R) możecie dowiedzieć się co to jest SVI oraz jak radzić sobie z brakującymi danymi w R.

Spotkania z cyklu WAMPIR przeznaczone są dla bardziej zaawansowanych miłośników data science, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę z zakresu szybko rozwijających się technologii. Będzie technicznie, będzie dogłębnie, ale zawsze w przyjaznej STWURowej atmosferze.

Wprowadzenie do Stochastic Variational Inference (SVI):

Modele Bayesowskie są bardzo interesującą propozycją, m.in. dlatego, że rezultatem ich działania

jest rozkład prawdpodobnieństwa, a nie punktowa estymacja.

Niestety bardzo często uczenie i wnioskowanie w tych modelach jest bardzo kosztowne obliczeniowo.

Problem nasila się wraz ze złożonością modelu i ilością danych.

W prezentacji zaczniemy od szybkiego wprowadzenia do probabilistycznych modeli graficznych.

Następnie pokazana zostanie trudność infernecji i sposoby aproksymacji.

Praktyczne przykłady regresji i clusteringu zostaną pokazne przy użyciu biblioteki pyro.ai, która bazuje na popularnym PyTorchu.

Missing data in R:

Bio naszych prelengentów:

Michał Kurtys jest Data Scientistem pracującym w firmie Infermedica. Ukończył kierunek lekarski na Warszawskim Uniwersytecie Medycznym.

Wei Jiang ...