Стохастический анализ в задачах

Описание семинара

Для решения подавляющего числа задач, возникающих в анализе данных, требуется использование современных знаний из теории вероятностей, математической статистики и теории случайных процессов. Например, такие разделы, как концентрация меры, бутстреп, теория эмпирических процессов, стохастическая оптимизация, многорукие бандиты, обучение с подкреплением и многие другие хотя и являются очень популярными в современном анализе данных, однако, они не входят в стандартные курсы вероятностного цикла. В МФТИ сотрудниками кафедры МОУ 10 лет назад был организован семинар, который пополняет материал основного цикла вероятностных дисциплин разбором ярких примеров (задач) по указанным выше и другим нестандартным разделам вероятностного цикла. В этом году семинар отмечает свой юбилей:)

Темы этого года

— Стохастическая оптимизация

— Многорукие бандиты

— Обучение с подкреплением. Q-обучение

— Элементы теории информации и нижние оценки в стохастической оптимизации

— Вероятностные (рандомизированные) алгоритмы. Алгоритмы решения линейных систем за сублинейное время

— Революция методов Markov chain Monte Carlo

— Геометрические вероятности

— Байесовские методы и их приложения