Методы Монте - Карло и МЛ

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

4

Кредиты

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватель

Рюмин Дмитрий Александрович

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина посвящена углубленному изучению стохастических методов и их фундаментальной роли в современных задачах машинного обучения. Изучение дисциплины начинается с основ вероятностного моделирования и численных методов, раскрывая мощь подхода Монте-Карло для решения задач, недоступных для аналитических решений, — от численного интегрирования и байесовского вывода до оценки неопределенности. Особое внимание уделяется продвинутым алгоритмам, таким как Марковские цепи Монте-Карло (MCMC), и их практической реализации с использованием фреймворка PyTorch. Студенты исследуют применение этих методов в ключевых областях искусственного интеллекта: обработке естественного языка (NLP), компьютерном зрении (CV) и обработке речи. Дисциплина носит выраженную практическую направленность, охватывая оптимизацию гиперпараметров, работу с мультимодальными данными (например, с использованием моделей типа CLIP) и масштабирование стохастических алгоритмов для промышленных задач. Программа завершается обзором современных трендов, подготавливая специалистов к решению сложных проблем в условиях неопределенности и к участию в актуальных научных исследованиях.

Цель освоения дисциплины

• Сформировать глубокое понимание теоретических основ методов Монте-Карло, их связи с теорией вероятностей и областей применения в машинном обучении.
• Освоить ключевые алгоритмы стохастического моделирования, включая методы сэмплирования, MCMC (Метрополиса-Хастингса, Гиббса) и их вариации.
• Научиться применять методы Монте-Карло для решения практических задач в NLP, CV и speech enhancement, включая оценку неопределенности предсказаний моделей.
• Получить практические навыки использования методов Монте-Карло для оптимизационных задач: настройки гиперпараметров, байесовской оптимизации и работы с многозадачными моделями.
• Познакомиться с подходами к масштабированию стохастических методов для больших данных и моделей, а также с их интеграцией в промышленные ML-пайплайны.

Планируемые результаты обучения

• Развить навыки работы с различными типами данных, включая текстовые, аудио- и визуальные данные, с целью их анализа с использованием методов Монте-Карло.
• Применять методы Монте-Карло для повышения надежности и точности нейросетевых моделей, а также для оценки доверительных интервалов и вероятностных предсказаний.
• Приобрести навыки оптимизации процесса обучения нейросетевых моделей с использованием методов Монте-Карло, включая стохастическую оптимизацию и байесовскую оптимизацию гиперпараметров.
• Углубить знания в областях обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения, с акцентом на применение методов Монте-Карло для решения сложных задач.
• Развить способность к проведению самостоятельных исследований и разработке решений на основе методов Монте-Карло, включая работу с большими данными.
• Сформировать умение интегрировать методы Монте-Карло в современные архитектуры глубокого машинного обучения и адаптировать эти методы для решения реальных прикладных задач.
• Углубить знания в областях обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения, с акцентом на применение методов Монте-Карло.
• Развить способность к проведению самостоятельных исследований и разработке решений на основе методов Монте-Карло.
• Разрабатывать и реализовывать алгоритмы Монте-Карло, включая Марковские цепи Монте-Карло и сэмплирование, для моделирования, оптимизации и оценки неопределенности в задачах машинного обучения.
• Применять методы Монте-Карло для улучшения надежности нейросетевых моделей, включая оценку доверительных интервалов и вероятностных предсказаний, особенно в задачах обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения.
• Оптимизировать обучение нейросетевых моделей с использованием методов Монте-Карло, применяя стохастическую оптимизацию и байесовскую оптимизацию гиперпараметров для повышения производительности моделей.
• Использовать современные библиотеки глубокого машинного обучения, такие как PyTorch, TorchAudio, Timm и Vit-Pytorch, для разработки и тестирования сложных нейросетевых моделей.
• Проводить самостоятельные исследования и разработки в области методов Монте-Карло, решая сложные задачи и улучшая модели для реальных приложений.
• Интегрировать методы Монте-Карло в существующие архитектуры глубокого машинного обучения, адаптируя их для различных задач, связанных с обработкой естественного языка, речевыми технологиями и компьютерным зрением.
• Работать с большими объемами данных, масштабируя методы Монте-Карло и эффективно управляя вычислительными ресурсами для выполнения задач машинного обучения.
• Проводить исследования и разработки в области методов Монте-Карло, решая сложные задачи и улучшая модели для реальных приложений.
• Использовать библиотеки глубокого машинного обучения, такие как PyTorch, TorchAudio, Timm и Vit-Pytorch, для разработки и тестирования сложных нейросетевых моделей.
• Анализировать и интегрировать данные из различных модальностей (тексты, изображения, аудиосигналы), применяя методы Монте-Карло для повышения точности и надежности моделей.
• Оптимизировать обучение нейросетевых моделей с использованием методов Монте-Карло, применяя стохастическую оптимизацию и байесовскую оптимизацию гиперпараметров.
• Применять знания Монте-Карло для улучшения надежности нейросетевых моделей, включая оценку доверительных интервалов и вероятностных предсказаний, особенно в задачах обработки естественного языка, речевых технологий и компьютерного зрения.
• Разрабатывать алгоритмы Монте-Карло, включая Марковские цепи Монте-Карло и сэмплирование, для моделирования, оптимизации и оценки неопределенности в задачах машинного обучения.
• Реализовывать алгоритмы Монте-Карло, включая Марковские цепи Монте-Карло и сэмплирование, для моделирования, оптимизации и оценки неопределенности в задачах машинного обучения.
• Сформировать знание интегрировать методы Монте-Карло в современные архитектуры глубокого машинного обучения и адаптировать эти методы для решения реальных прикладных задач.
• Углубить знания в областях обработки естественного языка, речевых технологий.
• Освоить современные инструменты и библиотеки для глубокого обучения, такие как PyTorch, Transformers, TorchAudio, Timm и Vit-Pytorch с целью эффективной разработки и тестирования моделей машинного обучения.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в методы Монте-Карло.
• Основы случайного моделирования.
• Методы Монте-Карло для интеграции и оценки.
• Марковские цепи Монте-Карло.
• Монте-Карло в задачах обработки естественного языка (NLP).
• Монте-Карло для улучшения речи (Speech Enhancement).
• Методы Монте-Карло в компьютерном зрении (CV).
• Оптимизация гиперпараметров с использованием Монте-Карло.
• Мультимодальные данные и методы Монте-Карло.
• Мультизадачные модели и методы Монте-Карло.
• Методы Монте-Карло для предсказания и прогнозирования.
• Методы Монте-Карло в больших данных.
• Применение Монте-Карло в индустрии.
• Заключение курса.

Элементы контроля

• Домашние задание
• Итоговый проект

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 4th module
  0.25 * Домашние задание + 0.25 * Домашние задание + 0.5 * Итоговый проект

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Методы Монте-Карло в статистической физике, , 1982
• Соболевский, Н. М. Метод Монте-Карло в задачах о взаимодействии частиц с веществом : учебное пособие / Н. М. Соболевский. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2017. — 208 с. — ISBN 978-5-9221-1723-4. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/104985 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.