Образование и теорема Байеса

[ermouth]

Тут опять в камментах к посту service_picky пролетела мысль, которую у меня возникло желание развернуть. Сервис-пики утверждает, что у каждого есть возможность создать бизнес нацмасштаба.

Я вот так не считаю. Я бы сказал, что каждый может с ненулевой вероятностью создать такой бизнес, но для большинства вероятность таки приближается к нулю и делает попытку создать такой бизнес неинтересной. И вот почему.

Я полагаю, что к появлению предпринимателя определённого масштаба приводит довольно большой, но всё же ограниченный набор причин. Сложно предположить слёту, что это за причины, каково их взаимовлияние и какие у них “веса” в общем результате. Тем не менее, я верю в причинность в физическом смысле – и уверен, что набор факторов можно определить.

Есть такая замечательная теорема Байеса, которая в наше время используется настолько повсеместно, что даже лень об этом писать подробно. Скажем, все эффективные спаморезки используют эту теорему. Если говорить грубо, теорема Байеса позволяет по уже имеющемуся событию посчитать вероятности причин, которые к нему привели.

Было бы забавно провести глобальный эксперимент – мониторить централизовано школьников по большому набору параметров. Начиная от оценок их самих и их окружения (ровесников) и заканчивая успехами их родителей на работе. Книжки, что читают эти школьники; сайты, куда они ходят; фильмы, что они смотрят; статистики районов, где они живут; цены на еду, что они едят и т.д.

А потом, скажем к 25-30 годам, оценить, что получилось и построить байесову сеть, которая позволит следующим поколениям школьников получать всё более точные рекомендации по поводу выбора своего будущего.

То-есть, это как-бы проверка алгеброй божьего промысла.

Идея, в общем, не нова – и её легко довести до абсурда (у Азимова есть рассказик “Профессия”, тамошняя система раздачи профессий – наверняка байесова сеть). Тем не менее, мне было б чрезвычайно любопытно посмотреть, что же приводит к появлению бизнесов нацмасштаба.

Вообще, кто-нибудь слышал про применение сетей Байеса в оценке перспектив в образовании? А?

Comments

[ermouth.livejournal.com]

фильтр байеса -- не одноступенчатый. ему нужно обучение -- поэтому надо накапливать статистику. просто биографий мало.

упрощенно там механика такая. в какой-то момент сеть даёт прогноз событий с определённой вероятностью. дальше события сбываются или не сбываются -- эта информация снова попадает в сеть и она учится.

в нашем случае это могло бы выглядеть так. сеть, накопив какую-то статистику, скажем, по оценкам группы школьников за несколько лет, даёт по группе выпускников прогноз, кто на какую специальность пойдёт учится. оцнека по каждому выглядит, например, так: Вася (Юрист -- 10%, Строитель 5%, Программист 40% итд); Петя (Юрист 30%, Строитель 30%, Программист 1% итд).

потом ей скармливают, кто куда в самом деле пошёл учиться -- и следующий выпуск она уже предскажет точнее. и так -- итерациями.

без итераций сети байеса -- это почти подбрасывание монетки.