Bayesiako estatistikaren marko sendoa oso erabilia izan da diziplina askotan, ikaskuntza automatikoa barne.
Bayesiako estatistikak inferentzia metodo malgu eta probabilistiko bat eskaintzen du, estatistika klasikoen aldean, zeina ezarritako parametroen eta puntu-estimazioen araberakoa dena.
Dauden ezagutzak kontuan hartzeko eta informazio berria argitaratzen denean gure ikuspegiak aldatzeko aukera ematen digu.
Bayesiar estatistikak ziurgabetasuna onartuz eta probabilitate-banaketa erabiliz epai informatuagoak egiteko eta ondorio fidagarriagoak ateratzeko gaitasuna ematen digu.
Ikuspegi bayesiarrek ikuspegi bereizgarria eskaintzen dute konexio konplikatuak modelatzeko, datu mugatuak kudeatzeko eta gehiegizko egokitzeari aurre egiteko. makina ikaskuntza.
Bayesiako estatistikaren barne funtzionamendua aztertuko dugu artikulu honetan, baita ikaskuntza automatikoaren alorrean dituen erabilerak eta onurak ere.
Bayesiako estatistikaren funtsezko kontzeptu batzuk ikaskuntza automatikoan erabiltzen dira normalean. Ikus dezagun lehenengoa; Monte Carlo metodoa.
Monte Carlo metodoa
Bayesiako estatistiketan, Monte Carlo teknikak ezinbestekoak dira, eta inplikazio garrantzitsuak dituzte ikaskuntza automatikoko aplikazioetan.
Monte Carlok probabilitate-banaketatik ausazko laginak sortzea dakar, integralak edo ondorengo banaketak bezalako kalkulu konplikatuak gutxi gorabehera.
Monte Carlo Metodoak interes-kantitateak estimatzeko eta dimentsio handiko parametro-espazioak aztertzeko hurbilketa eraginkorra eskaintzen du, interes-banaketatik behin eta berriz laginketak eginez eta aurkikuntzen batez bestekoa eginez.
Simulazio estatistikoetan oinarrituta, teknika honek ikertzaileei epai informatuak egiten laguntzen die, ziurgabetasuna kuantifikatzen eta aurkikuntza sendoak ateratzen.
Monte Carlo erabiltzea kalkulu eraginkorretarako
Bayesiako estatistiketan atzealdeko banaketa kalkulatzeak integral konplexuak behar ditu maiz.
Monte Carlo teknikak eskaintzen duen integral hauen hurbilketa eraginkorrak atzeko banaketa modu eraginkorrean arakatzeko aukera ematen digu.
Hau funtsezkoa da ikaskuntza automatikoan, non eredu konplikatuak eta dimentsio handiko parametro-espazioak ohikoak diren.
Monte Carlo teknikak erabiliz interes-aldagaiak modu eraginkorrean kalkulatuz, hala nola itxaropen-balioak, histogramak eta marjinalizazioak, hobeto prestatuta gaude datuak aztertzeko eta hortik ondorioak ateratzeko.
Atzeko banaketatik lagin bat hartzea
Bayesiako inferentzian, atzeko banaketatik laginketa urrats garrantzitsua da.
Atzetik lagintzeko gaitasuna funtsezkoa da ikaskuntza automatikoko aplikazioetan, non datuetatik ikasten eta iragarpenak sortzen saiatzen garen.
Monte Carlo metodoek hainbat laginketa-estrategia eskaintzen dituzte banaketa arbitrarioetatik, atzekoa barne.
Inbertsio-metodoa, konposizio-metodoa, errefusa-metodoa eta laginketa esanguratsuak barne hartzen dituen hurbilketa hauek, atzealdetik lagin adierazgarriak ateratzeko aukera ematen digute, gure ereduekin lotutako ziurgabetasuna aztertu eta ulertzeko.
Monte Carlo ikaskuntza automatikoan
Monte Carlo algoritmoak, oro har, ikaskuntza automatikoan erabiltzen dira ondorengo banaketak hurbiltzeko, behatutako datuen ereduaren parametroen ziurgabetasuna biltzen dutenak.
Monte Carlo teknikek ziurgabetasunaren neurketa eta interes-kantitateen estimazioa ahalbidetzen dute, hala nola itxaropen-balioak eta ereduaren errendimendu-adierazleak, ondorengo banaketatik laginketa eginez.
Lagin hauek hainbat ikaskuntza-metodotan erabiltzen dira iragarpenak egiteko, ereduen hautaketa egiteko, ereduaren konplexutasuna neurtzeko eta inferentzia bayesiarra egiteko.
Gainera, Monte Carloko teknikek marko polifazetikoa eskaintzen dute dimentsio handiko parametro-espazioei eta eredu konplikatuei aurre egiteko, atzealdeko banaketa azkarra esploratzeko eta erabaki sendoak hartzeko aukera emanez.
Ondorioz, Monte Carlo teknikak garrantzitsuak dira ikaskuntza automatikoan, ziurgabetasunaren neurketa, erabakiak hartzea eta ondorengo banaketan oinarritutako inferentzia errazten dutelako.
Markov kateak
Markov kateak prozesu estokastikoak deskribatzeko erabiltzen diren eredu matematikoak dira, zeinetan sistema baten egoera une jakin batean bere aurreko egoerak soilik zehazten duen.
Markov katea, hitz sinpleetan, ausazko gertaera edo egoeren sekuentzia bat da, zeinetan egoera batetik bestera igarotzeko probabilitatea trantsizio probabilitate gisa ezagutzen den probabilitate multzo batek definitzen duen.
Markov kateak fisikan, ekonomian eta informatikan erabiltzen dira, eta portaera probabilista duten sistema konplikatuak aztertzeko eta simulatzeko oinarri sendoa eskaintzen dute.
Markov kateak estu lotuta daude ikaskuntza automatikoarekin, erlazio aldagaiak modelatu eta ebaluatzeko eta probabilitate banaketa konplikatuetatik laginak sortzeko aukera ematen baitute.
Markov kateak ikaskuntza automatikoan erabiltzen dira, hala nola, datuen gehikuntza, sekuentziaren modelizazioa eta modelizazio generatiboa bezalako aplikazioetarako.
Ikaskuntza automatikoko teknikek azpiko ereduak eta erlazioak har ditzakete, behatutako datuetan Markov kate-ereduak eraikiz eta trebatuz, eta erabilgarriak izan daitezke hizkera ezagutzeko, hizkuntza naturalaren prozesamendurako eta denbora-serieen analisirako aplikazioetarako.
Markov kateak bereziki garrantzitsuak dira Monte Carlo tekniketan, laginketa eraginkorra eta hurbilketa inferentzia ahalbidetzen baitute Bayesiako ikaskuntza automatikoan, behatutako datuen ondorengo banaketak aurreikustea helburu duena.
Orain, Bayesian Statistics-en beste kontzeptu garrantzitsu bat dago banaketa arbitrarioetarako ausazko zenbakiak sortzea. Ikus dezagun nola laguntzen duen ikaskuntza automatikoari.
Banaketa arbitrarioetarako ausazko zenbakiak sortzea
Ikaskuntza automatikoko hainbat zereginetarako, banaketa arbitrarioetatik ausazko zenbakiak sortzeko gaitasuna ezinbestekoa da.
Helburu hori lortzeko bi metodo ezagunenak inbertsio algoritmoa eta onarpen-bazterketa algoritmoa dira.
Inbertsio algoritmoa
Banaketa-funtzio metagarri ezaguna (CDF) duen banaketa batetik ausazko zenbakiak lor ditzakegu inbertsio-algoritmoa erabiliz.
Ausazko zenbaki uniformeak banaketa egokia duten ausazko zenbaki bihur ditzakegu CDF alderantziz.
Planteamendu hau egokia da banaketa ezagunetatik laginketa eskatzen duten ikaskuntza automatikoko aplikazioetarako, eraginkorra eta orokorrean aplikagarria baita.
Onarpen-gaitzespen algoritmoa
Algoritmo konbentzional bat erabilgarri ez dagoenean, onarpen-bazterketa algoritmoa ausazko zenbakiak sortzeko metodo aldakorra eta eraginkorra da.
Planteamendu honekin, ausazko zenbaki osoak onartzen edo baztertzen dira gutun-azal-funtzio batekin konparatzean oinarrituta. Konposizio-prozesuaren luzapen gisa funtzionatzen du eta ezinbestekoa da banaketa korapilatsuetatik laginak ekoizteko.
Ikaskuntza automatikoan, onarpen-gaitzespen algoritmoa bereziki garrantzitsua da dimentsio anitzeko arazoei edo inbertsio-teknika analitiko zuzena ez den egoerari aurre egiteko.
Erabilera bizitza errealean eta erronketan
Helburu-banaketa handitzen duten inguratzaile-funtzio edo hurbilketa egokiak bilatzea beharrezkoa da bi ikuspegiak praktikoki egiteko.
Honek maiz behar du banaketaren propietateak sakon ulertzea.
Kontuan hartu beharreko elementu garrantzitsu bat onarpen-ratioa da, algoritmoaren eraginkortasuna neurtzen duena.
Banaketaren konplexutasuna eta dimentsio-madarikazioa dela eta, onarpen-bazterketa ikuspegia, hala ere, problematikoa izan daiteke dimentsio handiko gaietan. Arazo horiei aurre egiteko bestelako ikuspegiak behar dira.
Ikaskuntza automatikoa hobetzea
Datuen gehikuntza, ereduaren konfigurazioa eta ziurgabetasunaren kalkuluak bezalako zereginetarako, ikaskuntza automatikoak banaketa arbitrarioetatik ausazko zenbaki osoak sortzea eskatzen du.
Makina ikasteko algoritmoak Banaketa ezberdinetako laginak hauta ditzake inbertsioa eta onarpen-bazterketa metodoak erabiliz, modelizazio malguagoa eta errendimendu hobetua ahalbidetuz.
Bayesiako ikaskuntza automatikoan, non atzealdeko banaketak maiz estimatu behar diren laginketa bidez, hurbilketa hauek oso lagungarriak dira.
Orain, goazen beste kontzeptu batera.
ABCrako sarrera (Gutxi gorabeherako Bayesen Konputazioa)
Gutxi gorabeherako Bayesen Konputazioa (ABC) probabilitate-funtzioa kalkulatzeko erabiltzen den ikuspegi estatistikoa da, ereduaren parametroak emandako datuak ikusteko probabilitatea zehazten duena, erronka da.
Probabilitate-funtzioa kalkulatu beharrean, ABC-k simulazioak erabiltzen ditu ereduaren datuak parametro-balio alternatiboekin ekoizteko.
Ondoren, simulatutako eta behatutako datuak alderatzen dira, eta simulazio konparagarriak sortzen dituzten parametroen ezarpenak mantentzen dira.
Parametroen atzealdeko banaketaren gutxi gorabeherako estimazioa egin daiteke prozesu hau simulazio ugarirekin errepikatuz, inferentzia bayesiarra ahalbidetuz.
ABC kontzeptua
ABCren oinarrizko kontzeptua ereduak sortutako datu simulatuak behatutako datuekin alderatzea da, probabilitate funtzioa esplizituki kalkulatu gabe.
ABC-k behatutako eta simulatutako datuen arteko distantzia edo desberdintasun-metria bat ezartzen du.
Distantzia atalase jakin bat baino txikiagoa bada, erlazionatutako simulazioak eraikitzeko erabiltzen diren parametroen balioak arrazoizkoak direla uste da.
ABC-k atzealdeko banaketaren hurbilketa bat sortzen du onarpen-gaitzespen prozesu hau parametro-balio ezberdinekin errepikatuz, behatutako datuak kontuan hartuta parametro-balio sinesgarriak erakutsiz.
Machine Learning-en ABCak
ABC ikaskuntza automatikoan erabiltzen da, batez ere probabilitatean oinarritutako inferentzia zaila denean, eredu konplikatuak edo konputazionalki garestiak direla eta. ABC hainbat aplikaziotarako erabil daiteke, besteak beste, ereduen aukeraketa, parametroen estimazioa eta modelizazio sortzailea.
Ikaskuntza automatikoan ABC-k ikertzaileek ereduen parametroei buruzko ondorioak ateratzeko eta eredu onenak aukeratzeko aukera ematen die simulatutako datuak eta benetakoak alderatuz.
Makina ikasteko algoritmoak ereduaren ziurgabetasunari buruzko xehetasunak lor ditzake, ereduen konparaketak egin eta behatutako datuetan oinarritutako iragarpenak sor ditzake ABC bidez atzealdeko banaketa hurbilduz, probabilitatearen ebaluazioa garestia edo bideraezina denean ere.
Ondorioa
Azkenik, Bayesiar estatistikak ikaskuntza automatikoan inferentzia eta modelizaziorako marko sendo bat eskaintzen du, aurreko informazioa txertatzeko, ziurgabetasunari aurre egiteko eta emaitza fidagarriak lortzeko aukera ematen digu.
Monte Carlo metodoak ezinbestekoak dira Bayesiako estatistikan eta ikaskuntza automatikoan, parametro-espazio konplikatuen esplorazio eraginkorra ahalbidetzen dutelako, balio interesgarrien estimazioa eta ondorengo distribuzioetatik lagintzea.
Markov kateek sistema probabilistak deskribatzeko eta simulatzeko ahalmena handitzen dute, eta banaketa ezberdinetarako ausazko zenbakiak ekoizteak modelizazio malguagoa eta errendimendu hobea ahalbidetzen du.
Azkenik, Approximate Bayesian Computation (ABC) teknika baliagarria da probabilitate kalkulu zailak egiteko eta Bayesiako epaiketak ekoizteko ikaskuntza automatikoan.
Printzipio hauek baliatuz gure ulermena garatu, ereduak hobetu eta ikaskuntza automatikoaren arloan epai ikasiak egin ditzakegu.
Utzi erantzun bat