#82 Методы Монте-Карло с последовательным приближением и байесовские вычислительные алгоритмы, с ...

При поддержке PyMC Labs, консалтинговой компании в области байесовского анализа. Запишитесь на консультацию или свяжитесь с нами! https://www.pymc-labs.io/ Мои онлайн-курсы по интуитивному байесовскому моделированию: https://www.intuitivebayes.com/ Индивидуальное наставничество со мной: https://topmate.io/alex_andorra ------------------------------------------------------------------------------ Серия лекций Макса Кочурова о состоянии байесовского подхода:    • State of Bayes Lecture Series   Зарегистрируйтесь здесь для участия в предстоящих уроках: https://www.meetup.com/pymc-labs-onli... ------------------------------------------------------------------------------ В этом подкасте мы много говорим о различных методах MCMC, потому что они являются основными рабочими лошадками байесовских моделей. Но существуют и другие методы для вывода апостериорных распределений ваших моделей — например, метод последовательного Монте-Карло (SMC). Вы никогда не слышали о SMC? Отлично, потому что Николя Шопен расскажет вам о нём всё в этом эпизоде! Николя, преподаватель французского университета ENSAE с 2006 года, является одним из мировых экспертов по SMC. До этого он окончил Политехническую школу и… ENSAE, где защитил докторскую диссертацию с 1999 по 2003 год. Вне работы Николя любит проводить время со своей семьей, заниматься айкидо и много читать. Наша музыкальная тема — «Good Bayesian» Бабы Бринкмана (при участии MC Lars и Mega Ran). Ознакомьтесь с его потрясающими работами на https://bababrinkman.com/! Спасибо моим спонсорам за то, что сделали этот эпизод возможным! Юсуке Сайто, Ави Брайант, Эро Каррера, Джулиано Круз, Тим Гассер, Джеймс Уэйд, Трэдд Сальво, Уильям Бентон, Джеймс Алой, Робин Тейлор, Чад Шеррер, Натаниэль Нейцке, Звелитини Тунисива, Бертран Уилден, Джеймс Томпсон, Стивен Оутс, Джан Лука Ди Танна, Джек Уэллс, Мэтью Мальдонадо, Иэн Костли, Элли Салим, Ларри Гилл, Иэн Моран, Пол Орето, Колин Капрани, Колин Кэрролл, Натаниэль Бербанк, Майкл Остеге, Реми Луф, Клайв Эдельстен, Анри Валлен, Уго Бота, Винь Нгуен, Рауль Мальдонадо, Марчин Эланковски, Адам С. Смит, Уилл Курт, Эндрю Московиц, Гектор Муньос, Марко Горелли, Саймон Кесселл, Брэдли Роде, Патрик Келли, Рик Андерсон, Каспер де Брюин, Филипп Лабонд, Майкл Хэнкин, Кэмерон Смит, Томаш Фрида, Райан Весслен, Андреас Нетти, Райли Кинг, Ёсиюки Хамаджима, Свен Де Майер, Майкл ДеКрещенцо, Фергал М, Мейсон Яр, Наоя Канаи, Стивен Роуленд, Обри Клейтон, Джанин Сью, Омри Хар Шемеш, Скотт Энтони Робсон, Роберт Йолкен, Ор Дуек, Павел Дусек, Пол Кокс, Трей Кози, Андреас Крепелин, Рафаэль Р., Николас Роде, Габриэль Штехшульте, Аркадий и Курт ТеКолсте. Посетите   / learnbayesstats  , чтобы получить доступ к эксклюзивным байесовским сувенирам ;) Ссылки из выпуска: Старые эпизоды, относящиеся к этим темам: LBS #14, Скрытые марковские модели и статистическая экология, с Вианей Леос-Барахас: https://learnbayesstats.com/episode/1... LBS #41, Мышление по-байесовски, с Алленом Дауни: https://learnbayesstats.com/episode/4... Примечания к выпуску от Николаса: Николас на Mastodon: nchopin@mathstodon.xyz 2-часовое введение в фильтры частиц:    • Nicolas Chopin: An introduction to particl...   Николас Веб-сайт: https://nchopin.github.io/ Николас на GitHub: https://github.com/nchopin Николас в LinkedIn:   / nicolas-chopin-442a78102   Блог Николаса (доступен для других): https://statisfaction.wordpress.com/ Оригинальная статья INLA: https://people.bath.ac.uk/man54/SAMBa... Книга Николаса «Введение в последовательный метод Монте-Карло»: https://nchopin.github.io/books.html «Демон Лапласа», серия семинаров о байесовском машинном обучении в масштабе: https://ailab.criteo.com/laplaces-dem... Статья о распространении ожидания, Оставьте индейцев Пима в покое – бинарная регрессия как эталон для байесовских вычислений: https://projecteuclid.org/journals/st... Сайт Blackjax: https://blackjax-devs.github.io/black...