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Estimados Académicos y alumnos,<br>
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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. <br>
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<b>GAMES #6: </b><b>Métidos de Monte Carlo</b><b> (</b><b>Donato
Vásquez)</b><br>
<b>Hora: </b>1400<br>
<b>Día: </b>Jueves 27/10/2016<br>
<b>Sala: </b>Sala Multimedia del Sexto Piso, Beauchef 851, Torre
Norte. <br>
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<b>Abstract: <br>
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</b>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.
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Referencias :<br>
[Review] C. Andrieu ,N de Freitas A. Doucet y M. I. Jordan, An
Introduction to MCMC for Machine Learning, Kluwer Academic
Publishers, 2003<br>
[Libro] S. Brooks, A. Gelman, G. L. Jones y Xiao-Li Meng, Handbook
of Markov Chain Monte Carlo, Chapman & Hall/CRC, 2011<br>
[Estado del arte] T. Chen, E. B. Fox, C. Guestrin, Stochastic
Gradient Hamiltonian Monte Carlo, MODE Lab, University of
Washington, Seattle, WA, 2014 <br>
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Esperando contar con su presencia, les saluda,<br>
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Ma. Inés Rivera <br>
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