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28th February 2020

Berlin, Germany

Part of the BOB series

Ganz praktisch: Probabilistische Funktionen (Christoph Schmalhofer)

Zufallsprozesse sind überall, zum Beispiel: Aktienkurse, Antwortzeiten, Luftverschmutzung. Probabilistische Funktionen können Zufallsprozesse lernen, simulieren und Vorhersagen versuchen.

Ein wenig Theorie
  • Universal (Higher Order) Probabilistic Programming
  • Stochastische Prozesse sind Probabilistische Funktionen
  • "A Convenient Category for Higher-Order Probability Theory"
Intuition Gaußprozesse
  • einfach, gutartig, vielseitig
  • Anwendungen ohne Ende: Optimierung, Robotik, Geowissenschaften, ...
  • viele Einzeiler, viele Plots
Fallstudie: Interpolation Mauna Loa CO2-Daten
  • Julia GaussianProcesses.jl
  • Kovarianzfunktions-Zoo
Tinkering around
  • Analyse einfacher Datasets
  • probabilistische Funktionen selbst gebaut (Closures + Currying)

This session is held on in Tutorials B