[Seminario] RECORDATORIO INVITACION Grupo de Lectura Aprendizaje de Máquinas GAMES #6: Métidos de Monte Carlo (Donato Vásquez) JUEVES 27 A LAS 14:00 HRS.
Maria Ines
mrivera en dim.uchile.cl
Jue Oct 27 07:39:13 CLST 2016
Estimados Académicos y alumnos,
Se les recuerda que hoy Jueves 27 de OCTUBRE a las 14:00 hrs, se
realizará la charla del Grupo de lectura aprendizaje de máquinas, en
la Sala Multimedia del Sexto Piso, Beauchef 851, Torre Norte.
*GAMES #6: **Métidos de Monte Carlo**(**Donato Vásquez)*
*Hora: *1400
*Día: *Jueves 27/10/2016
*Sala: *Sala Multimedia del Sexto Piso, Beauchef 851, Torre Norte.
*Abstract:
*En el contexto de la inferencia bayesiana, muchas veces se necesita
calcular integrales no tratables, una forma de realizar este cálculo es
mediante el principio de Monte Carlo, lo cual consiste en generar
realizaciones de una variable aleatoria y formular la integral como una
esperanza empírica. Esto conlleva otro problema, el cómo obtener las
muestras de una distribución deseada. Una forma usual de obtener dichas
muestras es construir una cadena de Markov que tenga como distribución
estacionaria la distribución deseada y luego simular la cadena, este
método es conocido como Markov Chain Monte Carlo (MCMC). En esta charla
revisaremos los principales métodos para resolver integrales no
tratables basados en en el principio de Monte Carlo y MCMC, como
Metropolis-Hasting y Gibbs sampling, para finalizar con una revisión
del estado del arte.
Referencias :
[Review] C. Andrieu ,N de Freitas A. Doucet y M. I. Jordan, An
Introduction to MCMC for Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, 2003
[Libro] S. Brooks, A. Gelman, G. L. Jones y Xiao-Li Meng, Handbook of
Markov Chain Monte Carlo, Chapman & Hall/CRC, 2011
[Estado del arte] T. Chen, E. B. Fox, C. Guestrin, Stochastic Gradient
Hamiltonian Monte Carlo, MODE Lab, University of Washington, Seattle,
WA, 2014
Esperando contar con su presencia, les saluda,
Ma. Inés Rivera
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