ai_learning/modules/03_probability_statistics/assignments/01_monte_carlo.md

2.2 KiB
Raw Blame History

Монте-Карло и сходимость

Теория перед выполнением

Перед началом прочитайте:

Цель

Оценить число π и вероятность редкого события; построить график ошибки от числа испытаний.

Что сделать

  1. Сформулировать ожидаемый результат до запуска эксперимента.
  2. Реализовать простой baseline.
  3. Реализовать основной метод самостоятельно настолько, насколько требует задание.
  4. Добавить автоматические проверки ключевых вычислений.
  5. Провести эксперимент, сохранить метрики и примеры ошибок.
  6. Заполнить отчёт по common/REPORT_TEMPLATE.md.

Результат

Ноутбук с симуляцией, доверительными интервалами и выводами.

Решение разместите рядом в solution/. Не коммитьте большие данные, веса или секреты.

Критерии приёмки

  • Показана зависимость ошибки порядка 1/sqrt(n) и роль seed.
  • Код читаем, разбит на функции и запускается по инструкции.
  • Выводы подтверждаются измерениями и не выходят за пределы эксперимента.

Вопросы для самопроверки

  • Почему выбран именно этот метод и какой baseline он должен превзойти?
  • Где здесь возможна утечка данных или некорректная оценка?
  • Как изменится результат при других данных или ограничениях?
  • Какую ошибку модели вы считаете наиболее важной и почему?