Байес статистикасының күшті құрылымы көптеген пәндерде, соның ішінде машиналық оқытуда кеңінен қолданыла бастады.
Байес статистикасы белгіленген параметрлерге және нүктелік бағалауларға тәуелді классикалық статистикадан айырмашылығы икемді және ықтималдық әдісін ұсынады.
Ол бізге бұрыннан бар білімді есепке алуға және жаңа ақпарат пайда болған кезде өз көзқарасымызды өзгертуге мүмкіндік береді.
Байес статистикасы бізге белгісіздікті қабылдау және ықтималдық үлестірімдерін пайдалану арқылы неғұрлым негізделген пайымдаулар жасауға және сенімдірек қорытындылар жасауға мүмкіндік береді.
Байестік тәсілдер күрделі қосылымдарды модельдеуге, шектеулі деректерді басқаруға және контексте шамадан тыс орнатумен күресуге ерекше көзқарас береді. машина оқыту.
Біз осы мақалада Байес статистикасының ішкі жұмысын, сондай-ақ оның машиналық оқыту саласындағы қолданылуы мен артықшылықтарын қарастырамыз.
Байес статистикасындағы кейбір негізгі ұғымдар Machine Learning жүйесінде жиі қолданылады. Біріншісін тексерейік; Монте-Карло әдісі.
Монте-Карло әдісі
Байес статистикасында Монте-Карло әдістері өте маңызды және олар машиналық оқыту қолданбаларына маңызды әсер етеді.
Монте-Карло ықтималдық үлестірімінен интегралдар немесе кейінгі үлестірулер сияқты шамамен күрделі есептеулерге кездейсоқ үлгілер жасауды талап етеді.
Монте-Карло әдісі қызығушылықтың үлестірілуінен бірнеше рет іріктеу және нәтижелерді орташалау арқылы қызығушылық мөлшерін бағалауға және жоғары өлшемді параметр кеңістіктерін зерттеуге тиімді тәсілді қамтамасыз етеді.
Статистикалық модельдеуге негізделген бұл әдіс зерттеушілерге негізделген пайымдаулар жасауға, белгісіздікті сандық бағалауға және нақты тұжырымдар алуға көмектеседі.
Монте-Карлоны тиімді есептеу үшін пайдалану
Байес статистикасында кейінгі таралуды есептеу жиі күрделі интегралды қажет етеді.
Монте-Карло әдістемесі арқылы берілген интегралдарды тиімді жақындату бізге кейінгі таралуды тиімді зерттеуге мүмкіндік береді.
Бұл күрделі модельдер мен жоғары өлшемді параметр кеңістіктері жиі кездесетін машиналық оқытуда өте маңызды.
Монте-Карло әдістерін пайдалана отырып, күту мәндері, гистограммалар және маргинализациялар сияқты қызығушылық айнымалыларын тиімді бағалау арқылы біз деректерді зерттеуге және одан қорытынды жасауға жақсырақ дайынбыз.
Артқы таралудан үлгі алу
Байездік қорытындыда кейінгі таралудан іріктеу маңызды қадам болып табылады.
Артқы жақтан таңдау мүмкіндігі машиналық оқыту қолданбаларында өте маңызды, мұнда біз деректерден үйренуге және болжамдар жасауға тырысамыз.
Монте-Карло әдістері ерікті үлестірімдерден, соның ішінде артқы жағын қоса алғанда, таңдаудың әртүрлі стратегияларын ұсынады.
Инверсия әдісін, композиция әдісін, қабылдамау әдісін және маңыздылық сынамаларын қамтитын бұл тәсілдер артқы жақтан репрезентативті үлгілерді алуға мүмкіндік береді, бұл біздің үлгілерімізбен байланысты белгісіздікті тексеруге және түсінуге мүмкіндік береді.
Монте-Карло машиналық оқытудағы
Монте-Карло алгоритмдері, әдетте, бақыланатын деректер берілген үлгі параметрлерінің белгісіздігін инкапсуляциялайтын артқы таралуларды жуықтау үшін машиналық оқытуда қолданылады.
Монте-Карло әдістері белгісіздікті өлшеуге және күтілетін мәндер мен үлгі өнімділік көрсеткіштері сияқты қызығушылық мөлшерлерін бағалауға, кейінгі үлестірімнен таңдау арқылы мүмкіндік береді.
Бұл үлгілер болжау жасау, үлгі таңдауды орындау, үлгі күрделілігін өлшеу және Байес тұжырымын орындау үшін әртүрлі оқыту әдістерінде қолданылады.
Сонымен қатар, Монте-Карло әдістері жоғары өлшемді параметр кеңістіктерімен және күрделі модельдермен жұмыс істеу үшін жан-жақты негізді қамтамасыз етеді, бұл кейінгі таратуды жылдам зерттеуге және сенімді шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
Қорытындылай келе, Монте-Карло әдістері машиналық оқытуда маңызды, өйткені олар белгісіздікті өлшеуді, шешім қабылдауды және кейінгі бөлу негізінде қорытынды шығаруды жеңілдетеді.
Марков тізбектері
Марков тізбегі – белгілі бір сәтте жүйенің күйі тек оның алдыңғы күйімен анықталатын стохастикалық процестерді сипаттау үшін қолданылатын математикалық модельдер.
Марков тізбегі, қарапайым сөзбен айтқанда, бір күйден екінші күйге өту ықтималдығы өту ықтималдығы деп аталатын ықтималдықтардың жиынтығымен анықталатын кездейсоқ оқиғалар немесе күйлер тізбегі.
Марков тізбегі физикада, экономикада және информатикада қолданылады және олар ықтималдық мінез-құлқы бар күрделі жүйелерді зерттеу және модельдеу үшін күшті негіз береді.
Марков тізбектері машиналық оқытумен тығыз байланысты, өйткені олар айнымалы қатынастарды модельдеуге және бағалауға және күрделі ықтималдық үлестірімінен үлгілер жасауға мүмкіндік береді.
Марков тізбектері деректерді кеңейту, реттілік модельдеу және генеративті модельдеу сияқты қолданбалар үшін машиналық оқытуда қолданылады.
Машиналық оқыту әдістері байқалған деректерде Марков тізбегі үлгілерін құру және оқыту арқылы негізгі үлгілер мен қарым-қатынастарды анықтай алады, бұл оларды сөйлеуді тану, табиғи тілді өңдеу және уақыттық қатарларды талдау сияқты қолданбалар үшін пайдалы етеді.
Марков тізбегі Монте-Карло әдістемесінде әсіресе маңызды болып табылады, бұл байесиялық машиналық оқытуда тиімді іріктеу және жуықтау қорытындыларын жасауға мүмкіндік береді, ол бақыланатын деректердің артқы таралуларын болжауға бағытталған.
Енді Байес статистикасында тағы бір маңызды тұжырымдама бар - ерікті бөлу үшін кездейсоқ сандарды генерациялау. Оның машиналық оқытуға қалай көмектесетінін көрейік.
Ерікті таратулар үшін кездейсоқ сандарды құру
Машиналық оқытудағы әртүрлі тапсырмалар үшін ерікті таратулардан кездейсоқ сандарды шығару мүмкіндігі өте маңызды.
Бұл мақсатқа жетудің екі танымал әдісі - инверсия алгоритмі және қабылдау-қабылдамау алгоритмі.
Инверсия алгоритмі
Біз инверсия алгоритмін пайдалана отырып, белгілі жиынтық таралу функциясы (CDF) бар үлестірімнен кездейсоқ сандарды ала аламыз.
Біз біркелкі кездейсоқ сандарды сәйкес үлестіріммен кездейсоқ сандарға айналдыра аламыз.
Бұл тәсіл белгілі дистрибутивтерден үлгі алуды талап ететін машиналық оқыту қолданбаларына сәйкес келеді, өйткені ол тиімді және жалпыға бірдей қолданылады.
Қабылдау-қабылдамау алгоритмі
Кәдімгі алгоритм қол жетімді болмаған кезде, қабылдау-қабылдамау алгоритмі кездейсоқ сандарды шығарудың әмбебап және тиімді әдісі болып табылады.
Бұл тәсілмен кездейсоқ бүтін сандар конверт функциясымен салыстыру негізінде қабылданады немесе қабылданбайды. Ол композиция процесінің кеңеюі ретінде қызмет етеді және күрделі үлестірімдерден үлгілерді алу үшін өте маңызды.
Машиналық оқытуда қабылдау-қабылдамау алгоритмі көп өлшемді мәселелерді немесе тікелей аналитикалық инверсия әдісін қолдану мүмкін емес жағдайларды шешу кезінде өте маңызды.
Нақты өмірде және қиындықтарда қолдану
Тиісті конверт функцияларын немесе мақсатты үлестіруді көбейтетін жуықтауларды табу екі тәсілдің де іс жүзінде орындалуы үшін қажет.
Бұл жиі бөлудің қасиеттерін мұқият түсінуді қажет етеді.
Алгоритмнің тиімділігін өлшейтін қабылдау коэффициенті ескерілетін маңызды элемент болып табылады.
Таратудың күрделілігіне және өлшемдік қарғысқа байланысты қабылдау-қабылдамау тәсілі, дегенмен, жоғары өлшемді мәселелерде проблемалық болуы мүмкін. Бұл проблемаларды шешу үшін балама әдістер қажет.
Машиналық оқытуды жақсарту
Деректерді ұлғайту, үлгіні орнату және белгісіздікті бағалау сияқты тапсырмалар үшін машиналық оқыту ерікті таратулардан кездейсоқ бүтін сандарды құруды талап етеді.
Машиналық оқыту алгоритмдері икемді модельдеуге және жақсартылған өнімділікке мүмкіндік беретін инверсия және қабылдау-қабылдамау әдістерін пайдалану арқылы әртүрлі таратулардан үлгілерді таңдай алады.
Артқы таралуларды жиі іріктеу арқылы бағалау қажет болатын Байездік машиналық оқытуда бұл тәсілдер өте пайдалы.
Енді басқа тұжырымдамаға көшейік.
ABC-ке кіріспе (шамамен Байездік есептеу)
Шамамен Байездік есептеу (ABC) – ықтималдық функциясын есептеу кезінде қолданылатын статистикалық тәсіл, ол берілген модель параметрлері берілген деректерді көру ықтималдығын анықтайды, қиын.
Ықтималдылық функциясын есептеудің орнына, ABC балама параметр мәндері бар модельден деректерді шығару үшін модельдеулерді пайдаланады.
Содан кейін модельденген және бақыланатын деректер салыстырылады және салыстырмалы модельдеулерді жасайтын параметр параметрлері сақталады.
Параметрлердің кейінгі таралуының дөрекі бағасын осы процесті көп модельдеу арқылы қайталау арқылы жасауға болады, бұл Байес тұжырымын жасауға мүмкіндік береді.
ABC тұжырымдамасы
ABC-тің негізгі тұжырымдамасы ықтималдық функциясын нақты есептемей-ақ, модель арқылы жасалған имитациялық деректерді бақыланатын деректермен салыстыру болып табылады.
ABC бақыланатын және имитацияланған деректер арасындағы қашықтықты немесе сәйкессіздікті анықтау арқылы жұмыс істейді.
Егер қашықтық белгілі бір шекті мәннен аз болса, байланысты модельдеулерді құру үшін пайдаланылатын параметр мәндері орынды деп саналады.
ABC бұл қабылдау-қабылдамау процесін әр түрлі параметр мәндерімен қайталау арқылы кейінгі таралудың жуықтауын жасайды, бақыланатын деректерге сәйкес келетін параметр мәндерін көрсетеді.
Machine Learning ABCs
ABC машиналық оқытуда, әсіресе күрделі немесе есептеу үшін қымбат үлгілердің арқасында ықтималдыққа негізделген қорытынды қиын болған жағдайда қолданылады. ABC моделін таңдау, параметрді бағалау және генеративті модельдеу сияқты әртүрлі қолданбалар үшін пайдаланылуы мүмкін.
Машиналық оқытудағы ABC зерттеушілерге модель параметрлері туралы қорытынды жасауға және имитацияланған және нақты деректерді салыстыру арқылы ең жақсы үлгілерді таңдауға мүмкіндік береді.
Машиналық оқыту алгоритмдері ықтималдықты бағалау қымбат немесе мүмкін емес болса да, ABC арқылы кейінгі таралуды жуықтау арқылы үлгінің белгісіздігі туралы түсінік ала алады, үлгі салыстыруларын орындай алады және бақыланатын деректер негізінде болжам жасай алады.
қорытынды
Ақырында, Байес статистикасы машиналық оқытуда қорытынды жасау және модельдеу үшін сенімді негізді қамтамасыз етеді, бұл бізге алдыңғы ақпаратты қосуға, белгісіздікпен күресуге және сенімді нәтижелерге қол жеткізуге мүмкіндік береді.
Монте-Карло әдістері Байес статистикасы мен машиналық оқытуда өте маңызды, өйткені олар күрделі параметрлік кеңістіктерді тиімді зерттеуге, қызығушылық мәндерін бағалауға және кейінгі таралулардан іріктеуге мүмкіндік береді.
Марков тізбегі ықтималдық жүйелерді сипаттау және имитациялау мүмкіндігін арттырады және әртүрлі үлестірімдерге арналған кездейсоқ сандарды шығару икемді модельдеуге және жақсы өнімділікке мүмкіндік береді.
Ақырында, Approximate Bayesian Computation (ABC) – қиын ықтималдық есептеулерін орындауға және машиналық оқытуда Байес пайымдауларын шығаруға арналған пайдалы әдіс.
Біз осы принциптерді қолдана отырып, машиналық оқыту саласында өз түсінігімізді дамыта аламыз, үлгілерді жетілдіре аламыз және сауатты пайымдаулар жасай аламыз.
пікір қалдыру