Введение в симуляционный вывод: байесовская парадигма, алгоритмы, примеры и задачи (С. Шаракин)

Докладчик: Шаракин Сергей Александрович (НИИЯФ МГУ) Тема: Введение в Simulation based inference (SBI): байесовская парадигма, алгоритмы, обучающие примеры и научные задачи Аннотация: В последнее время впечатляющих результатов в анализе данных удается добиться объединяя идеи байесовского статистического вывода (Bayesian Inference) и методов глубокого обучения (Deep Learning). Общее название этого комбинированного подхода – Simulation-Based Inference (SBI). В докладе приведен обзор основных алгоритмов SBI (ABC, NPE, NLE, NRE,…) и разобрано несколько очень простых обучающих примеров использования SBI. Во второй части будут представлены некоторые результаты использования SBI-алгоритмов в научных исследованиях в самых разных областях – от нейронауки до астрофизики!