Kevés vagy sok paraméterrel modellezzünk?

Sokan úgy tanultuk, hogy egy természettudományos modell lehetőleg kevés illesztendő paramétert tartalmazzon. A paramétereknek válasszunk fizikailag értelmes vagy legalább értelmezhető tulajdonságokat, majd a paramétereket lehetőség szerint sok adat alapján határozzuk meg. Ezt a korosztályunkba belevésődő elvet "Occam borotvája"-ként szokás említeni. A másik oldalon viszont az a kutatói és programozói generáció áll, akik bátran használják a néha rendkívül sok illesztendő paramétert tartalmazó összetett gépi tanulásos módszereket, ott is, ahol az optimálandó paraméterek száma messze több, mint a független bemenő adatok száma. Hihetünk-e ezeknek a modelleknek? Miért működnek? Hogyan értelmezzük őket? Az előadás olyan angol kulcsszavak köré épül, mint a bias-variance tradeoff, a double descent, az interpretation, de magyarul.

Tóth Gergely János vegyész, az ELTE Fizikai Kémiai Tanszék egyetemi docense. Kutatási területei a folyadékok számítógépes modellezése, kemometria, modellek validálása és a statisztikus mechanikai inverz problémák.

A vassal és vasvegyületekkel kapcsolatos kísérleteket Keglevich Kristóf a Budapesti Fazekas Mihály Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium kémia-történelem szakos tanára mutatja be.

Az ELTE Kémiai Intézet 2007-ben indult Alkímia ma sorozata elsősorban a kémia iránt érdeklődő 11. és 12. évfolyamos középiskolásoknak szól, de a szervezők örömmel látnak mindenkit, aki szeretné nyomon követni a tudományág legfrissebb eredményeit. A látványos bemutatókkal, kísérletekkel, kvízjátékokkal és más meglepetésekkel színesített előadásokat élőben közvetíti a Galileo Webcast tudományos portál, és utólag is megtekinthetők a programsorozat Facebook-oldalán és a Youtube-on.