📊 Как байесовский вывод масштабируется для высокоразмерных данных

Байесовский вывод становится сложным по мере увеличения размерности — апостериорное распределение может быть чрезвычайно сложным, и точные вычисления становятся невозможными.

Основные подходы 👇

1️⃣ Вариационный вывод (Variational Inference, VI):
— Аппроксимирует апостериорное распределение более простой семьей распределений.
— Параметры оптимизируются для минимизации расхождения с истинным апостериорным распределением.
— Эффективно, но вводит ошибку аппроксимации.

2️⃣ Методы Монте-Карло по цепям Маркова (MCMC):
— Генерация выборок из апостериора (например, Hamiltonian Monte Carlo).
— Мощный метод, но медленный при высокой размерности.

3️⃣ Байесовские нейронные сети:
— Используют аппроксимации, например, Monte Carlo dropout, для оценки неопределенности.
— Вычислительно затратны, но возможны при аккуратной настройке.

🐸 Библиотека собеса по Data Science