Всем привет,

Крис Бишоп (Christopher Bishop) из Microsoft Research прочитал у нас в универе неплохую лекцию (Turing lecture 2010) на тему вероятностных моделей и их приложений. Я наткнулся на нее в онлайне, подумал, что может кому-то будет интересно.
Фактически она разбита на 2 части:
1. Базовая информация о Байесовых сетях, обучении и вычислении (Bayesian inference, belief propagation).
2. Использование сложных Байесовых моделей. Он там говорит о трех проектах: вычислении рейтинга online-игроков, предсказании прибыльности ad'ов в Bing и совместном проекте универа Манчестера, MS и группы клиник, направленном на изучение астмы и аллергии у детей (MAAS).
Первая часть мне показалась несколько скучной, поскольку там очень-очень базовые вещи, плюс он не затронул кучу новых решений в этой области (например, объектно-ориентированные BNs, реляционные вероятностные модели и т.д.). Но если вы не изучали это дело в универе или успели забыть, то может быть интересно. Вторая часть неплоха.
Плюс, даже если сам предмет вам не сильно интересен, то лекция заслуживает внимания потому, что а) это хороший пример того, как надо читать публичную лекцию для очень разнородной аудитории, б) у мужика классный английский, так что будет понятно даже тем, кто не очень уверенно воспринимает на слух.