Ув' ян Ай2unit synonyms for matching user input
In this assignment, you will implement two approximate inference methods for Bayesian networks, i.e., rejection sampling and Gibbs sampling in the given attached base code.
Grading will be as follows:
Rejection sampling: 70%
Gibbs sampling: 30%
Input:
Bayesian network is represented as a list of nodes. Each node is represented as a list in the following order:
name: string
parent names: a list of strings. Can be an empty list
cpt: a conditional probability table represented as an array. Each entry corresponds to the conditional probability that the variable corresponding to this node is true. The rows are ordered such that the values of the node’s parent variable(s) are enumerated in the traditional way. That is, in a table, the rightmost variable alternates T, F, T, F, …; the variable to its left T, T, F, F, T, T, F, F, …; and so on.
The nodes in the network will be ordered corresponding to the network topology, i.e., parent nodes will always come before their children. For example, the sprinkler network in Figure 13.15 and on our slides, is represented as:
nodes = [["Cloudy", [], [0.5]],
["Sprinkler", ["Cloudy"], [0.1, 0.5]],
["Rain", ["Cloudy"], [0.8, 0.2]],
["WetGrass", ["Sprinkler", "Rain"], [0.99, 0.9, 0.9, 0.0]]]
b = BayesNet(nodes)
b.print()
You can call b.print() to see the conditional probability tables organized for each node.
Output:
A query will ask you to compute a possibly conditional probability of a single variable such as P(Rain | Cloudy = false, Sprinkler = true). Queries will always be for a distribution, not a specific event’s probability.
The following methods will be called for queries:
rejectionSampling(queryNodeName, evidence, N)
or
gibbsSampling(queryNodeName, evidence, N)
queryNodeName: a string for the query node’s name
evidence: a set of pairs
N: total number of iterations
For instance, given the network b, a sample Gibbs sampling query can be called and printed as follows:
out = b.gibbsSampling("Rain", {"Sprinkler":True}, 100000)
print(out)
The output will look like:
> [0.299, 0.700]
Додатки 1
Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання
Консультація по створенню агента AI для прискорення вирішення рутинних завдань - 60 хвилин
700 UAH
Консультація щодо створення агента AI для прискорення вирішення рутинних завдань. Я створив агента для автоматичного заповнення договору - це просто, однак є більш складні завдання, які б хотілося також передати GPT-агентам, і є кілька питань, які б хотілося обговорити з… AI та машинне навчання ∙ 6 хвилин тому ∙ 1 ставка |
Автоматичний постінг сторіз в інстаграмДоброго дня, Потрібна допомога із налаштуванням автоматичного постингу історій в інстаграм. В архіві інстаграм вже є історії що були опубліковані, ії треба робити повторний перепостинг AI та машинне навчання, Розробка ботів ∙ 1 день 9 годин тому ∙ 23 ставки |
Створення АІ асистента для комунікації із КлієнтамиПотрібно створити АІ асистента для комунікації із Клієнтами. Вікно чату буде розташовано на нашому сайті, далі йде спілкування з ботом. Питання по продукції, налаштуванням, можливостям і т.д. У випадку коли невідома інформація чи запит, відповідь на який має тільки менеджер -… AI та машинне навчання, Консультування з AI ∙ 2 дні 4 години тому ∙ 34 ставки |
Шукаю відеомонтажера, який створює ролики ІІСтворення AI-відео для стоматологів та інших експертів Мета: Створення коротких вертикальних відео для Instagram Reels, Facebook Reels, TikTok та YouTube Shorts, які пояснюють складні теми простими словами та утримують увагу глядача завдяки поєднанню AI-анімації та відео… AI та машинне навчання ∙ 2 дні 12 годин тому ∙ 2 ставки |
Шукаю ментора / викладача з ComfyUI для онлайн-навчання (робота через RunPod)
700 UAH
Добрий день. Шукаю практикуючого спеціаліста та ментора, який допоможе мені опанувати роботу з ComfyUI. Головна особливість мого запиту — робота буде відбуватися повністю у хмарі, без завантаження програми на локальний комп'ютер. Я планую орендувати відеокарту через сервіс… AI та машинне навчання ∙ 2 дні 22 години тому ∙ 1 ставка |