Скрытые Марковские Модели МГУ 2011

Описание

Спецкурс по Скрытым Марковским Моделям. Hidden Markov Model -- это нечто среднее между нейронной сетью и статистическим методом. Одновременно представляет из себя огромный простор для приложений и море отличных математических задач. Используется для распознавания образов, анализа аномалий, и вообще всего, что может быть адекватно описано графом с весами. Идея заключается в том, что мы берем марковскую цепь, то есть последовательность случайных величин, где каждый следующий элемент связан некоторой достаточно простой закономерностью с предыдщуим и считаем, что наблюдаемый нами объект -- это результат действия на эту марковскую цепь некоторого шума, причем возможно сложной природы. В результате мы получаем с одной стороны очень гибкую модель -- можно представить марковской цепью, полем или процессом огромное разнообразие объектов исследования, с другой стороны наработанный функционал марковских процессов дает нам мощное подспорье и ряд интересных задач как вычислительного так и абстрактного характера. Предполагается подробно повторить марковские системы, обсудить все основные аспекты HMM (в частности задачи вычисления, классификации и обучения моделей), а также разобрать ряд прикладных задач. Спецкурс проходил осенью 2011го в 18:30 по понедельникам в ауд 407 2ГУМа, ориентирован на студентов 3-5 курсов, аспирантов и всех интересующихся (требуется базовое знание основ теории вероятностей, желательно знание статистики) Первая лекция 26.09.11 Желающим могу по запросу выслать список вопросов и комплект материалов для подготовки к экзамену, которые в полной мере покрывают курс.