Tá creat láidir staitisticí Bayesian in úsáid go forleathan i go leor disciplíní, lena n-áirítear foghlaim meaisín.
Cuireann staitisticí Bayesian modh tátail solúbtha agus dóchúil ar fáil, i gcodarsnacht le staitisticí clasaiceacha, a bhraitheann ar pharaiméadair shocraithe agus ar mheastacháin phointe.
Cuireann sé ar ár gcumas eolas reatha a chur san áireamh agus ár dtuairimí a athrú nuair a thagann faisnéis nua chun solais.
Tugann staitisticí Bayesian an cumas dúinn breithiúnais níos eolasaí a dhéanamh agus teacht ar chonclúidí níos iontaofa trí ghlacadh le neamhchinnteacht agus úsáid a bhaint as dáileacháin dóchúlachta.
Soláthraíonn cur chuige Bayesian dearcadh sainiúil chun naisc chasta a shamhaltú, sonraí teoranta a bhainistiú, agus déileáil le rófheisteas i gcomhthéacs na foghlaim meaisín.
Breathnóimid ar oibriú inmheánach staitisticí Bayesian san Airteagal seo, chomh maith lena úsáidí agus a buntáistí i réimse na meaisínfhoghlama.
Úsáidtear roinnt príomhchoincheapa i staitisticí Bayesian go coitianta i bhFoghlaim Meaisín. Déanaimis seiceáil ar an gcéad cheann; Modh Monte Carlo.
Modh Monte Carlo
I staitisticí Bayesian, tá teicnící Monte Carlo riachtanach, agus tá impleachtaí tábhachtacha acu d'fheidhmchláir mheaisínfhoghlama.
Is éard atá i gceist le Monte Carlo samplaí randamacha a chruthú ó dháileacháin dóchúlachta go háirimh chasta mar dhlúthchodanna nó dáileacháin posterior.
Soláthraíonn Modh Monte Carlo cur chuige éifeachtach chun méideanna spéise a mheas agus spásanna paraiméadar ardtoiseacha a iniúchadh trí shampláil a dhéanamh arís agus arís eile ó dháileadh na spéise agus trí mheán na dtorthaí a mheá.
Bunaithe ar ionsamhlúcháin staitistiúla, cabhraíonn an teicníocht seo le taighdeoirí breithiúnais eolasacha a dhéanamh, éiginnteacht a chainníochtú, agus torthaí daingne a fháil.
Monte Carlo a Úsáid le haghaidh Ríomh Éifeachtach
Is minic go dteastaíonn bunghnéithe casta chun an dáileadh posterior i staitisticí Bayesian a ríomh.
Cuireann comhfhogasú éifeachtach na n-ionsaí seo a sholáthraíonn teicníc Monte Carlo ar ár gcumas iniúchadh éifeachtach a dhéanamh ar an dáileadh posterior.
Tá sé seo ríthábhachtach san fhoghlaim meaisín, áit a bhfuil samhlacha casta agus spásanna paraiméadar ardtoiseacha ina dtarlú coitianta.
Trí athróga spéise a mheas go héifeachtach amhail luachanna ionchais, histeagraim, agus imeallaithe ag baint úsáide as teicnící Monte Carlo, táimid in ann na sonraí a scrúdú agus tátail a bhaint astu.
Sampla a Thógáil as an Dáileadh Posterior
I tátal Bayesian, is céim thábhachtach é sampláil ón dáileadh posterior.
Tá an cumas sampláil ón taobh thiar ríthábhachtach in iarratais meaisínfhoghlama, áit a ndéanaimid iarracht foghlaim ó shonraí agus tuar a ghiniúint.
Tairgeann modhanna Monte Carlo straitéisí samplála éagsúla ó dháiltí treallach, lena n-áirítear an posterior.
Cuireann na cineálacha cur chuige seo, lena n-áirítear an modh inbhéartaithe, modh comhdhéanamh, modh diúltaithe, agus sampláil suntais, ar ár gcumas samplaí ionadaíocha a bhaint as an taobh thiar, rud a ligeann dúinn an neamhchinnteacht a bhaineann lenár múnlaí a scrúdú agus a thuiscint.
Monte Carlo i Meaisín Foghlaim
Go ginearálta úsáidtear halgartaim Monte Carlo i meaisínfhoghlama chun neas-dháiltí posterior a chomhfhogasú, rud a chuimsíonn neamhchinnteacht na bparaiméadar samhlacha nuair a thugtar sonraí breathnaithe.
Cumasaíonn teicníochtaí Monte Carlo éiginnteacht a thomhas agus meastachán a dhéanamh ar chainníochtaí úis, amhail luachanna ionchais agus táscairí feidhmíochta samhlacha, trí shampláil a dhéanamh ón dáileadh posterior.
Úsáidtear na samplaí seo i modhanna foghlama éagsúla chun tuartha a dhéanamh, chun samhlacha a roghnú, chun castacht na samhla a thomhas, agus chun tátal Bayesian a fhorghníomhú.
Ina theannta sin, cuireann teicníochtaí Monte Carlo creat ilúsáideach ar fáil chun déileáil le spásanna paraiméadar ardtoiseacha agus samhlacha casta, rud a ligeann do thaiscéalaíocht thapa iar-dhála agus cinnteoireacht láidir.
Mar fhocal scoir, tá teicnící Monte Carlo tábhachtach san fhoghlaim meaisín toisc go n-éascaíonn siad tomhas neamhchinnteachta, cinnteoireacht agus tátal bunaithe ar an dáileadh posterior.
Slabhraí Markov
Samhlacha matamaiticiúla iad slabhraí Markov a úsáidtear chun cur síos a dhéanamh ar phróisis stochastic ina gcinntear staid an chórais ag tráth ar leith de réir a staid roimhe sin amháin.
Is éard atá i slabhra Markov, i bhfocail shimplí, seicheamh imeachtaí nó stáit randamacha ina sainmhínítear an dóchúlacht go n-aistreofar ó stát amháin go stát eile le sraith dóchúlachtaí ar a dtugtar dóchúlachtaí trasdula.
Úsáidtear slabhraí Markov san fhisic, san eacnamaíocht, agus san eolaíocht ríomhaireachta, agus cuireann siad bunús láidir ar fáil chun staidéar a dhéanamh ar chórais chasta agus iad a insamhladh le hiompar dóchúlacht.
Tá dlúthbhaint ag slabhraí Markov le meaisínfhoghlaim toisc go gceadaíonn siad duit caidrimh inathraithe a shamhaltú agus a mheas agus samplaí a chruthú ó dháileacháin chasta dóchúlachta.
Úsáidtear slabhraí Markov i meaisínfhoghlaim le haghaidh feidhmeanna mar mhéadú sonraí, samhaltú seichimh, agus samhaltú ginideach.
Is féidir le teicnící meaisínfhoghlama patrúin agus caidrimh bhunúsacha a ghabháil trí mhúnlaí slabhra Markov a thógáil agus a oiliúint ar shonraí breathnaithe, rud a fhágann go bhfuil siad úsáideach le haghaidh feidhmeanna ar nós aithint cainte, próiseáil teanga nádúrtha, agus anailís ar shraith ama.
Tá tábhacht ar leith ag baint le slabhraí Markov i dteicnící Monte Carlo, rud a cheadaíonn sampláil éifeachtach agus tátal comhfhogasaithe i bhfoghlaim meaisín Bayesian, a bhfuil sé mar aidhm aige dáiltí posterior a thuar nuair a thugtar sonraí breathnaithe.
Anois, tá coincheap tábhachtach eile i Staidreamh Bayesian ná uimhreacha randamacha a ghiniúint le haghaidh dáiltí treallach. Feicfimid conas a chuidíonn sé le meaisínfhoghlaim.
Giniúint Uimhreacha Randamach le haghaidh Dáiltí Treallacha
Le haghaidh tascanna éagsúla sa mheaisínfhoghlaim, tá an cumas chun uimhreacha randamacha a tháirgeadh ó dháileacháin treallacha riachtanach.
Dhá mhodh coitianta chun an sprioc seo a bhaint amach is ea an algartam inbhéartaithe agus an algartam glactha-diúltaithe.
Algartam Inbhéartaithe
Is féidir linn uimhreacha randamacha a fháil ó dháileadh a bhfuil feidhm dáilte carnach (CDF) aitheanta aige agus úsáid á baint as an algartam inbhéartaithe.
Is féidir linn uimhreacha randamacha aonfhoirmeacha a thiontú ina n-uimhreacha randamacha leis an dáileadh cuí tríd an CDF a aisiompú.
Tá an cur chuige seo oiriúnach d'fheidhmchláir mheaisínfhoghlama a éilíonn sampláil ó dháileacháin aitheanta toisc go bhfuil sé éifeachtach agus infheidhme go ginearálta.
Algartam Glactha-Diúltú
Nuair nach bhfuil gnáth-algartam ar fáil, is modh ilúsáideach agus éifeachtach é an t-algartam glactha-diúltaithe chun uimhreacha randamacha a tháirgeadh.
Leis an gcur chuige seo, glactar nó diúltaítear slánuimhreacha randamacha bunaithe ar chomparáidí le feidhm clúdaigh. Feidhmíonn sé mar leathnú ar an bpróiseas comhdhéanaimh agus tá sé riachtanach chun samplaí a tháirgeadh ó dháiltí casta.
Sa mheaisínfhoghlaim, tá an t-algartam glactha-diúltaithe thar a bheith tábhachtach agus ceisteanna iltoiseacha á láimhseáil nó cásanna ina bhfuil teicníc inbhéartaithe anailíse díreach praiticiúil.
Úsáid sa Saol Fíor agus Dúshláin
Is gá feidhmeanna clúdaigh nó mheastacháin chuí a aimsiú a dhéanann an dáileadh sprice chun go bhfeidhmeoidh an dá chur chuige go praiticiúil.
Is minic a éilíonn sé seo tuiscint críochnúil ar airíonna an dáileacháin.
Gné thábhachtach amháin atá le cur san áireamh ná an cóimheas glactha, a thomhaiseann éifeachtacht an algartam.
Mar gheall ar chastacht an dáileacháin agus ar mhallacht na toise, is féidir leis an gcur chuige glactha-diúltaithe a bheith ina fhadhb i saincheisteanna ardtoiseacha mar sin féin. Teastaíonn cur chuige eile chun déileáil leis na fadhbanna seo.
Feabhas a chur ar Fhoghlaim Meaisín
I gcás tascanna cosúil le méadú sonraí, socrú samhlacha, agus meastacháin neamhchinnteachta, éilíonn meaisínfhoghlaim slánuimhreacha randamacha a ghiniúint ó dháileacháin treallach.
Halgartaim foghlama meaisín is féidir samplaí a roghnú ó éagsúlacht dáileacháin trí úsáid a bhaint as modhanna inbhéartaithe agus glactha-diúltaithe, ag ligean do shamhaltú níos solúbtha agus feidhmíocht fheabhsaithe.
I meaisínfhoghlaim Bayesian, áit ar gá go minic dáiltí posterior a mheas trí shampláil, tá na cineálacha cur chuige seo an-chabhrach.
Anois, a ligean ar bogadh ar aghaidh go dtí coincheap eile.
Réamhrá ar ABC (Neas-ríomh Bayesian)
Is cur chuige staitistiúil é Neas-Ríomh Bayesian (ABC) a úsáidtear agus an fheidhm chosúlachta á ríomh, a chinneann an dóchúlacht go bhfeicfidh tú sonraí i bhfianaise pharaiméadair na samhla.
In ionad an fheidhm chosúlachta a ríomh, úsáideann ABC insamhaltaí chun sonraí a tháirgeadh ón tsamhail le luachanna paraiméadar eile.
Ansin déantar comparáid idir na sonraí insamhlaithe agus breathnaithe, agus coimeádtar socruithe paraiméadar a chruthaíonn insamhaltaí inchomparáide.
Is féidir meastachán garbh ar dháileadh posterior na bparaiméadar a tháirgeadh tríd an bpróiseas seo a athrá le líon mór insamhaltaí, ag ligean do thátal Bayesian.
An Coincheap ABC
Is é bunchoincheap ABC ná sonraí ionsamhlaithe a ghineann an tsamhail a chur i gcomparáid le sonraí breathnaithe gan an fheidhm chosúlachta a ríomh go sainráite.
Oibríonn ABC trí mhéadracht achair nó neamh-chomhionannais a bhunú idir sonraí breathnaithe agus ionsamhailte.
Má tá an fad níos lú ná tairseach áirithe, meastar go bhfuil na luachanna paraiméadar a úsáidtear chun na insamhaltaí gaolmhara a thógáil réasúnta.
Cruthaíonn ABC comhfhogasú ar an dáileadh posterior tríd an bpróiseas glactha-diúltaithe seo a athrá le luachanna paraiméadair éagsúla, ag taispeáint luachanna paraiméadar sochreidte i bhfianaise na sonraí a breathnaíodh.
ABCs Machine Learning
Úsáidtear ABC i meaisínfhoghlama, go háirithe nuair a bhíonn tátal bunaithe ar chosúlacht deacair mar gheall ar mhúnlaí casta nó costasach ríomhaireachta. Is féidir ABC a úsáid le haghaidh feidhmeanna éagsúla lena n-áirítear roghnú múnla, meastachán paraiméadar, agus samhaltú ginideach.
Ligeann ABC i meaisínfhoghlaim do thaighdeoirí tátail a bhaint as paraiméadair mhúnla agus na samhlacha is fearr a roghnú trí shonraí ionsamhlaithe agus iarbhír a chur i gcomparáid.
Halgartaim foghlama meaisín is féidir leo léargais a fháil ar neamhchinnteacht na samhla, comparáidí samhlacha a dhéanamh, agus tuartha a ghiniúint bunaithe ar shonraí breathnaithe trí chomhfhogasú a dhéanamh ar an dáileadh ar an taobh thiar trí ABC, fiú nuair a bhíonn meastóireacht chosúlachta costasach nó dodhéanta.
Conclúid
Ar deireadh, cuireann staitisticí Bayesian creat láidir ar fáil le haghaidh tátal agus samhaltú i meaisínfhoghlama, rud a ligeann dúinn faisnéis roimhe seo a ionchorprú, déileáil le héiginnteacht, agus teacht ar thorthaí iontaofa.
Tá modhanna Monte Carlo riachtanach i staitisticí Bayesian agus foghlaim meaisín mar go gceadaíonn siad iniúchadh éifeachtach a dhéanamh ar spásanna casta paraiméadar, meastachán ar luachanna spéise, agus sampláil ó dháiltí posterior.
Méadaíonn slabhraí Markov ár gcumas chun cur síos a dhéanamh ar chórais dóchúlachta agus iad a insamhladh, agus trí uimhreacha randamacha a tháirgeadh do dháileacháin éagsúla is féidir samhaltú níos solúbtha agus feidhmíocht níos fearr.
Mar fhocal scoir, is teicníocht úsáideach í Neas-Ríomh Bayesian (ABC) chun ríomhanna deacra cosúlachta a dhéanamh agus chun breithiúnais Bayesian a tháirgeadh i meaisínfhoghlaim.
Is féidir linn ár dtuiscint a fhorbairt, samhlacha a fheabhsú, agus breithiúnais oilte a dhéanamh i réimse na meaisínfhoghlama trí na prionsabail seo a ghiaráil.
Leave a Reply