Te fondasyon an fò nan estatistik Bayesian te vin lajman itilize nan anpil disiplin, ki gen ladan aprantisaj machin.
Bayezyen estatistik ofri yon metòd fleksib ak pwobabilite nan enferans, nan kontra ak estatistik klasik, ki depann de paramèt mete ak estimasyon pwen.
Li pèmèt nou pran an konsiderasyon konesans ki egziste deja epi modifye opinyon nou lè nouvo enfòmasyon parèt.
Statistik Bayezyen yo ban nou kapasite pou fè jijman ki pi enfòme epi tire konklizyon ki pi serye lè nou aksepte ensètitid epi itilize distribisyon pwobabilite yo.
Apwòch bayezyen yo bay yon pwennvi diferan pou modèl koneksyon konplike, jere done limite, ak fè fas ak overfitting nan yon kontèks aprantisaj machin.
Nou pral gade nan fonksyonman anndan estatistik Bayezyen yo nan atik sa a, osi byen ke itilizasyon ak benefis li yo nan domèn aprantisaj machin.
Gen kèk konsèp kle nan estatistik Bayezyen yo souvan itilize nan Machine Learning. Ann tcheke premye a; Metòd Monte Carlo.
Metòd Monte Carlo
Nan estatistik Bayesian, teknik Monte Carlo yo esansyèl, epi yo gen enplikasyon enpòtan pou aplikasyon aprantisaj machin.
Monte Carlo enplike nan kreye echantiyon o aza nan distribisyon pwobabilite pou apwoksimatif kalkil konplike tankou entegral oswa distribisyon posterior.
Metòd Monte Carlo a bay yon apwòch efikas pou estime kantite enterè yo ak eksplore espas paramèt ki gen gwo dimansyon lè li repete echantiyon nan distribisyon enterè yo epi fè mwayèn rezilta yo.
Baze sou simulation estatistik, teknik sa a ede chèchè yo fè jijman enfòme, quantifier ensètitid, ak dériver konklizyon solid.
Sèvi ak Monte Carlo pou kalkil efikas
Kalkile distribisyon an dèyè nan estatistik Bayezyen souvan mande pou entegral konplèks.
Apwoksimasyon efikas nan teknik Monte Carlo bay entegral sa yo pèmèt nou eksplore avèk efikasite distribisyon an dèyè.
Sa enpòtan anpil nan aprantisaj machin, kote modèl konplike ak espas paramèt ki gen gwo dimansyon se yon bagay komen.
Lè nou efektivman estime varyab enterè yo tankou valè atant, istogram, ak majinalizasyon lè l sèvi avèk teknik Monte Carlo, nou pi byen ekipe pou egzamine done yo epi tire konklizyon sou li.
Pran yon echantiyon nan Distribisyon Posterior
Nan Bayesian enferans, echantiyon nan distribisyon an posterior se yon etap enpòtan.
Kapasite pou pran echantiyon nan dèyè a enpòtan anpil nan aplikasyon aprantisaj machin, kote nou eseye aprann nan done ak jenere prediksyon.
Metòd Monte Carlo yo ofri yon varyete estrateji echantiyon soti nan distribisyon abitrè, ki gen ladan postérieur la.
Apwòch sa yo, ki gen ladan metòd envèrsyon, metòd konpozisyon, metòd rejè, ak echantiyon siyifikasyon, pèmèt nou ekstrè echantiyon reprezantan nan dèyè a, ki pèmèt nou egzamine ak konprann ensètitid ki asosye ak modèl nou yo.
Monte Carlo nan aprantisaj machin
Algoritm Monte Carlo yo jeneralman yo itilize nan aprantisaj machin pou apwoksimatif distribisyon posterior, ki ensèten nan paramèt modèl yo bay done obsève yo.
Teknik Monte Carlo pèmèt mezi ensètitid ak estimasyon kantite enterè, tankou valè atant ak endikatè pèfòmans modèl yo, lè yo pran echantiyon nan distribisyon an dèyè.
Yo itilize echantiyon sa yo nan divès metòd aprantisaj pou pwodui prediksyon, fè seleksyon modèl, mezire konpleksite modèl, epi egzekite enferans Bayezyen.
Anplis de sa, teknik Monte Carlo bay yon fondasyon versatile pou fè fas ak espas paramèt ki gen gwo dimansyon ak modèl konplike, sa ki pèmèt eksplorasyon rapid distribisyon posterior ak pran desizyon solid.
An konklizyon, teknik Monte Carlo yo enpòtan nan aprantisaj machin paske yo fasilite mezi ensèten, pran desizyon, ak enferans ki baze sou distribisyon an dèyè.
Chenn Markov
Chenn Markov yo se modèl matematik ki itilize pou dekri pwosesis stochastic kote eta a nan yon sistèm nan yon moman patikilye detèmine sèlman pa eta anvan li.
Yon chèn Markov, nan mo senp, se yon sekans evènman o aza oswa eta kote chans pou tranzisyon soti nan yon eta a yon lòt defini pa yon seri pwobabilite ke yo rekonèt kòm pwobabilite tranzisyon.
Chèn Markov yo itilize nan fizik, ekonomi, ak syans enfòmatik, epi yo bay yon fondasyon solid pou etidye ak similye sistèm konplike ak konpòtman pwobabilite.
Chenn Markov yo intimman konekte ak aprantisaj machin paske yo pèmèt ou modèl ak evalye relasyon varyab epi kreye echantiyon nan distribisyon pwobabilite konplike.
Chèn Markov yo anplwaye nan aprantisaj machin pou aplikasyon pou tankou ogmantasyon done, modèl sekans, ak modèl jeneratif.
Teknik aprantisaj machin yo ka kaptire modèl ak relasyon ki kache yo lè yo bati ak fòme modèl chèn Markov sou done obsève yo, sa ki fè yo itil pou aplikasyon tankou rekonesans lapawòl, pwosesis lang natirèl, ak analiz seri tan.
Chenn Markov yo espesyalman enpòtan nan teknik Monte Carlo, sa ki pèmèt pou echantiyon efikas ak enferans apwoksimasyon nan aprantisaj machin Bayezyen, ki gen pou objaktif pou predi distribisyon posterior bay done obsève yo.
Koulye a, gen yon lòt konsèp enpòtan nan Bayesian Statistik se jenere nimewo o aza pou distribisyon abitrè. Ann wè ki jan li ede aprantisaj machin.
Jenerasyon nimewo o aza pou distribisyon abitrè
Pou yon varyete travay nan aprantisaj machin, kapasite pou pwodwi nimewo o aza nan distribisyon abitrè esansyèl.
De metòd popilè pou reyalize objektif sa a se algorithm envèrsyon ak algorithm akseptasyon-rejè.
Algorithm envèsyon
Nou ka jwenn nimewo o aza nan yon distribisyon ki gen yon fonksyon distribisyon kimilatif li te ye (CDF) lè l sèvi avèk algorithm envèsyon an.
Nou ka konvèti nimewo o aza inifòm nan nimewo o aza ak distribisyon apwopriye a lè w ranvèse CDF la.
Apwòch sa a apwopriye pou aplikasyon aprantisaj machin ki mande pou pran echantiyon nan distribisyon byen li te ye paske li efikas epi jeneralman aplikab.
Algorithm Akseptasyon-Rejè
Lè yon algorithm konvansyonèl pa disponib, algorithm akseptasyon-rejè a se yon metòd versatile ak efikas pou pwodwi nimewo o aza.
Avèk apwòch sa a, nonm antye yo aksepte oswa rejte dapre konparezon ak yon fonksyon anvlòp. Li fonksyone kòm yon ekstansyon nan pwosesis konpozisyon an epi li esansyèl pou pwodwi echantiyon nan distribisyon konplike.
Nan aprantisaj machin, algorithm akseptasyon-rejè a espesyalman enpòtan lè w ap fè fas ak pwoblèm miltidimansyon oswa sitiyasyon kote yon teknik envèrsyon analyse dwat pa pratik.
Itilizasyon nan lavi reyèl ak defi
Jwenn fonksyon anvlòp ki apwopriye oswa apwoksimasyon ki majorize distribisyon sib la nesesè pou tou de apwòch yo fè pratikman.
Sa a souvan mande pou yon bon jan konpreyansyon sou pwopriyete yo nan distribisyon an.
Yon eleman enpòtan pou pran an kont se rapò akseptasyon an, ki mezire efikasite algorithm la.
Akòz konpleksite distribisyon an ak madichon dimansyon, apwòch akseptasyon-rejè ka, sepandan, vin pwoblèm nan pwoblèm ki gen gwo dimansyon. Apwòch altènatif yo oblije fè fas ak pwoblèm sa yo.
Amelyore aprantisaj machin
Pou travay tankou ogmantasyon done, konfigirasyon modèl, ak estimasyon ensètitid, aprantisaj machin mande pou jenerasyon nonm antye ki soti nan distribisyon abitrè.
Algoritm aprantisaj machin ka chwazi echantiyon nan yon varyete distribisyon lè w itilize metòd envèsyon ak akseptasyon-rejè, sa ki pèmèt modèl plis fleksib ak pèfòmans amelyore.
Nan aprantisaj machin Bayezyen, kote distribisyon posterior yo souvan bezwen estime pa echantiyon, apwòch sa yo trè itil.
Koulye a, ann ale nan yon lòt konsèp.
Entwodiksyon nan ABC (Apwoksimatif Bayesian Computation)
Apwoksimatif Bayesian Computation (ABC) se yon apwòch estatistik yo itilize lè yo kalkile fonksyon chans, ki detèmine chans pou yo temwen done yo bay paramèt modèl yo, se yon defi.
Olye pou yo kalkile fonksyon chans lan, ABC itilize simulation pou pwodwi done ki soti nan modèl la ak valè paramèt altènatif.
Done simulation ak obsève yo Lè sa a, konpare, ak paramèt paramèt ki kreye similasyon konparab yo kenbe.
Yon estimasyon ki graj nan distribisyon an posterior nan paramèt yo ka pwodwi pa repete pwosesis sa a ak yon gwo kantite simulation, ki pèmèt pou Bayesian enferans.
Konsèp ABC
Konsèp debaz ABC se konpare done simulation ki te pwodwi pa modèl la ak done obsève san yo pa kalkile klèman fonksyon chans lan.
ABC travay pa etabli yon distans oswa disimilite metrik ant obsève ak done simulation.
Si distans la mwens pase yon sèten papòt, valè paramèt yo itilize pou konstwi simulation ki asosye yo panse yo rezonab.
ABC kreye yon apwoksimasyon nan distribisyon an dèyè lè li repete pwosesis akseptasyon-rejè sa a ak diferan valè paramèt, ki montre valè paramèt ki posib yo bay done yo obsève.
ABC aprantisaj machin yo
ABC yo itilize nan aprantisaj machin, patikilyèman lè enferans ki baze sou pwobabilite difisil akòz modèl konplike oswa enfòmatik chè. ABC ka itilize pou yon varyete aplikasyon ki gen ladan seleksyon modèl, estimasyon paramèt, ak modèl jeneratif.
ABC nan aprantisaj machin pèmèt chèchè yo tire enferans sou paramèt modèl yo epi chwazi pi bon modèl yo lè yo konpare done simulation ak done aktyèl yo.
Algoritm aprantisaj machin ka jwenn apèsi sou ensètitid modèl, fè konparezon modèl, epi jenere prediksyon ki baze sou done obsève lè yo apwoksimasyon distribisyon an dèyè atravè ABC, menm lè evalyasyon chans se chè oswa enposib.
konklizyon
Finalman, estatistik Bayezyen yo bay yon kad solid pou enferans ak modèl nan aprantisaj machin, ki pèmèt nou enkòpore enfòmasyon anvan yo, fè fas ak ensètitid, ak rive jwenn rezilta konfyans.
Metòd Monte Carlo yo esansyèl nan estatistik Bayezyen ak aprantisaj machin paske yo pèmèt eksplorasyon efikas nan espas paramèt konplike, estimasyon valè enterè yo, ak echantiyon nan distribisyon posterior.
Chenn Markov ogmante kapasite nou pou dekri ak simulation sistèm pwobabilite, epi pwodwi nimewo o aza pou distribisyon diferan pèmèt pou modèl pi fleksib ak pi bon pèfòmans.
Finalman, Approximate Bayesian Computation (ABC) se yon teknik itil pou fè kalkil chans difisil ak pwodwi jijman Bayezyen nan aprantisaj machin.
Nou ka devlope konpreyansyon nou, amelyore modèl, epi fè jijman edike nan domèn aprantisaj machin nan swe prensip sa yo.
Kite yon Reply