Теория байесовских сетей - осень 2021 - 2 лекция

Transcript

1. ТЕОРИЯ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ-2021 Максим Викторович Абрамов, Александр Львович Тулупьев mva@dscs.pro, alt@dscs.pro vk.com/tbnosen2021 10 сентября 2021
2. 2/25 Организационные новости dscs.pro • Группа «В Контакте» по дисциплине ТБС o vk.com/tbnosen2021 • Презентации публиковаться будут • Будут размещаться иные материалы, объявления o Два источника для «быстрого вхождения» o Рекомендации по журналам, откуда выбирать публикации o Описание «базовых» задач по БСД (если обучающийся не выбрал сам задачу) o Ссылка на «табель» o (Балльно-рейтинговая система) o (Иное) • Ведение переписки
3. 3/25 Активности по дисциплине dscs.pro • (Подробности планируем опубликовать в группе ВК) • «Посещение занятий», работа на занятиях • Чтение учебника o «Слои» освоения материала • Проект на разработку БСД • (файл, отчет, презентация, доклад по презентации) • Доклад по статье • (отбор, анализ, отчет, презентация, доклад по презентации) • (?) Рецензирование (peer-review) • Траектории • Ознакомительная • Пользовательская (бонус, если серьезная разработка по БСД) • Исследовательская (свой проект)
4. 4/25 Идеи dscs.pro Сегодня наша цель – идеи без сложной математики. Математические подробности пока в учебнике, который не забываем читать. Также часть математических подробностей будет на лекциях.
5. 5/25 Пример с уровнем знаний dscs.pro v – объем усилий, k – уровень знаний, t – зачеты, e – экзамены, r – «профготовность»; t0 – выпускные экзамены, e0 – ЕГЭ, Таблицы (условных) вероятностей) p(vi ), p(k0 |v0 ), p(ki |v0 ,ki-1 ), p(r|k4 ); p(ti |ki ), p(ei |ki ).
6. 6/25 Что-то привлекает внимание dscs.pro v – объем усилий, k – уровень знаний, t – зачеты, e – экзамены, r – «профготовность»; t0 – выпускные экзамены, e0 – ЕГЭ, Таблицы (условных) вероятностей) p(vi ), p(k0 |v0 ), p(ki |v0 ,ki-1 ), p(r|k4 ); p(ti |ki ), p(ei |ki ).
7. 7/25 Динамические БСД dscs.pro • Что напоминает? • В чем преимущества? • Чем отличается от классических (***)?
8. 8/25 Что-то еще привлекает внимание dscs.pro v – объем усилий, k – уровень знаний, t – зачеты, e – экзамены, r – «профготовность»; t0 – выпускные экзамены, e0 – ЕГЭ, Таблицы (условных) вероятностей) p(vi ), p(k0 |v0 ), p(ki |v0 ,ki-1 ), p(r|k4 ); p(ti |ki ), p(ei |ki ).
9. 9/25 Скрытые марковские модели — Разделение на наблюдаемые/ненаблюдаемые 1. Переменные 2. Случайные величины 3. Случайные элементы 4. Случайные бинарные элементы 5. … — А где встречается? — А только лишь БСД? dscs.pro
10. 10/25 Еще представления СММ dscs.pro Марковская сеть • А какой простой вариант МС мы знаем? • А какая МС очень знаменита? • А какие носители у МС бывают? • А какие обобщения?**
11. 11/25 И еще представления СММ dscs.pro Алгебраическая байесовская сеть • А из чего состоит алгебраическая байесовская сеть?* • А какой носитель у алгебраической байесовской сети?** • А чем отличается от БСД?***
12. 12/25 Марковское свойство 1) «Этот» узел или «эта» «связная» совокупность узлов; 2) Марковское покрывало – узлы, не входящие в 1, но соседи этих узлов; 3) Остальные узлы. dscs.pro Формулировка 1: 1 и 3 условно не зависят друг от друга при 2. Формулировка 2: Если мы знаем значения, которые приобрели узлы в марковском покрывале, и мы что-то узнали о значении «этого» узла, это никак не повлияет на наше знание о значениях остальных узлов, и наоборот. ((Вариации…))
13. 13/25 Марковское покрывало dscs.pro А как должно выглядеть на решетке (геометрической)?
14. 14/25 Модель Изинга dscs.pro • Магнит или не магнит? • Какое отношение к марковскому свойству имеют? • Какие взаимосвязи? • Сэмплирование по Гиббсу • Кто знаменит за счет них?**
15. 15/25 БСД-модель поведения — Интенсивность — Последние эпизоды — Экстремальные интервалы dscs.pro 1. Считаем, что интересующий нас вид поведения респондента состоит из отдельных эпизодов. 2. Последовательность эпизодов моделируется случайным процессом (что это?) с интенсивностью \lambda (а это что?) 3. Как нам оценить интенсивность в полевых исследованиях
16. 16/25 Как подойти к построению модели dscs.pro 1. Синтез структуры и параметров • Экспертно • Аналитически • По-современному (это как?) 2. Как выбрать значения переменных • Численные • Дискретизация численных (это как?) • Лингвистические переменные – это как? 3. Какие особенности могут быть у модели • Скрытые переменные • Вспомогательные переменные • Особенности структуры • Согласованность с предметной областью 4. А какой простейший вариант? • А есть ли особое название у этого простейшего варианта?
17. 17/25 Что известно Разное сочетание dscs.pro 1. Интервал между моментом интервью и последним эпизодом t 01 2. Предпоследний и предпредпоследний интервалы t 12 и t 23 3. Минимальный и максимальный интервалы (в заранее заданный промежуток времени (полгода, три месяца, год) – почему так?
18. 18/25 Простейшая модель и чуть сложнее dscs.pro Как же она называется?*
19. 19/25 Чуть более развитая модель dscs.pro Какие особенности? Какие названия этих особенностей? Как ее дальше развивать?
20. 20/25 Что такое БСД: второй взгляд — Каково формальное определение? — Почему именно такое? Что и почему нельзя?*** — Обсуждение неопределенности знаний dscs.pro
21. 21/25 «Домашнее» задание • Проработать варианты моделей • Про прием на работу • Про последние эпизоды • Не забываем консультироваться у Максима Викторовича! • Возможны уточнения в расписании на следующей неделе, все будут предупреждены в группе в Контакте. dscs.pro
22. 22/25 Напоминалка — Выбрать проект — Согласовать проект с Максимом Викторовичем dscs.pro
23. 23/25 Следующая среда — Погружаемся в теорию (более глубоко) — Обсуждаем развитие проектов — … dscs.pro
24. 24/25 Инструмент GeNIe — https://www.bayesfusion.com/genie/ — Пример с уровнем знаний студента — Пример с последними эпизодами (попробуем лингвистические переменные) dscs.pro
25. ТЕОРИЯ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ-2021 Максим Викторович Абрамов, Александр Львович Тулупьев mva@dscs.pro, alt@dscs.pro vk.com/tbnosen2021 10 сентября 2021