Скрытое распределение Дирихле (Часть 1 из 2)

• Луис Серрано представляет первое из двух видео о скрытом выделении Дерека Клэя.  

• Проблема: коллекция документов с темами, такими как наука, политика и спорт.  

• Цель: создать алгоритм для сортировки документов по темам.  

• Пример с четырьмя документами, каждый из которых содержит пять слов.  

• Возможные темы: наука, политика и спорт.  

• Люди могут интуитивно определить темы, но компьютер не знает значений слов.  

• LDA использует геометрический подход для сортировки документов по темам.  

• Программа строит треугольник с углами, соответствующими темам, и размещает документы внутри треугольника.  

• LDA генерирует документы, которые могут быть тарабарщиной, но с малой вероятностью могут быть оригинальными статьями.  

• Схема LDA включает альфа и бета-дистрибутивы, мультиномиальные дистрибутивы theta и phi.  

• Эти дистрибутивы создают темы и слова, которые соединяются для создания документов.  

• Формула вероятности выхода статьи включает настройки машины и шестерни.  

• Распределения Дерека Клэя можно представить как вечеринки с едой, музыкой и напитками.  

• Люди стремятся к углам, где есть еда и музыка, и реже остаются в центре.  

• Параметр альфа определяет, насколько люди стремятся к центру или углам.  

• Пример с темами спорта, науки и политики.  

• Статьи распределяются по треугольнику, показывая процентное соотношение тем.  

• Распределения Дерека Клэя позволяют комбинировать темы для создания документов.  

• Три темы помещаются в треугольник, четыре темы - в тетраэдр.  

• В больших измерениях используются n-мерные симплексы.  

• Пример с домом в космосе для иллюстрации распределения людей.  

• Слова в углах тетраэдра, темы внутри.  

• Пример размещения темы "Наука" между "планетой" и "галактикой".  

• Распределение тем и слов для других тем, таких как "Спорт" и "Политика".  

• Два распределения глины связывают документы с темами и темы со словами.  

• Настройка системы распределения скрытых задержек для создания документов.  

• Пример создания документа с использованием мультиномиального распределения.  

• Выбор случайных точек из распределений для создания статей.  

• Пример генерации статьи с темами "Наука", "Спорт" и "Политика".  

• Использование мультиномиального распределения для выбора слов.  

• Проверка вероятности получения одинаковых статей.  

• Сравнение различных расположений документов и тем.  

• Использование машинного обучения для оптимизации настроек системы.  

• Сравнение настроек системы для получения документов с наибольшей вероятностью.  

• Определение тем для статей на основе расположения точек в распределениях.  

• Участие человека для уточнения тем и слов в статьях.  

• LDA использует дистрибутивы для создания документов и тем.  

• "Альфа" содержит информацию о документах и темах, "бета" - о темах и словах.  

• "Тета" выбирает темы, "фи" - слова, а "зет" объединяет слова в документы.  

• Цель - максимизировать вероятность распределения точек в глине.  

• Статьи в корпусе имеют одинаковую длину и количество слов.  

• Длина статей определяется распределением Пуассона.  

• Это соответствует исходной формуле вероятности.  

• Вопросы о максимизации формулы и назначении тем статьям будут рассмотрены в следующем видео.  

• В следующем видео будет показано, как тренировать LDA с использованием выборки Гиббса.  

• Благодарность другу Арпа Чакраборти за помощь.  

• Анонс книги "Гроккинг машинного обучения" с объяснениями популярных алгоритмов и кодом на Python.  

• Призыв подписаться, поставить лайк, поделиться и комментировать видео.  

• Контактная информация для связи и ссылки на материалы.