ក្របខ័ណ្ឌដ៏រឹងមាំនៃស្ថិតិ Bayesian ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងមុខវិជ្ជាជាច្រើន រួមទាំងការរៀនម៉ាស៊ីនផងដែរ។
ស្ថិតិ Bayesian ផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តដែលអាចបត់បែនបាន និងប្រូបាប៊ីលីតេនៃការសន្និដ្ឋាន ផ្ទុយទៅនឹងស្ថិតិបុរាណ ដែលអាស្រ័យលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រកំណត់ និងការប៉ាន់ស្មានចំណុច។
វាអនុញ្ញាតឱ្យយើងយកទៅពិចារណានូវចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់ និងកែប្រែទស្សនៈរបស់យើងនៅពេលដែលព័ត៌មានថ្មីៗមកដល់។
ស្ថិតិ Bayesian ផ្តល់ឱ្យយើងនូវសមត្ថភាពក្នុងការធ្វើការវិនិច្ឆ័យដែលមានការយល់ដឹងកាន់តែច្រើន និងទាញការសន្និដ្ឋានដែលអាចទុកចិត្តបានបន្ថែមទៀត ដោយទទួលយកភាពមិនច្បាស់លាស់ និងប្រើប្រាស់ការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេ។
វិធីសាស្រ្ត Bayesian ផ្តល់នូវទស្សនៈប្លែកមួយសម្រាប់ការធ្វើគំរូនៃការតភ្ជាប់ដ៏ស្មុគស្មាញ ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យមានកំណត់ និងការដោះស្រាយជាមួយនឹង overfitting នៅក្នុងបរិបទនៃ ការរៀនម៉ាស៊ីន.
យើងនឹងពិនិត្យមើលការងារខាងក្នុងនៃស្ថិតិ Bayesian នៅក្នុងអត្ថបទនេះ ក៏ដូចជាការប្រើប្រាស់ និងអត្ថប្រយោជន៍របស់វានៅក្នុងវិស័យរៀនម៉ាស៊ីន។
គោលគំនិតសំខាន់ៗមួយចំនួននៅក្នុងស្ថិតិ Bayesian ត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅនៅក្នុង Machine Learning។ តោះពិនិត្យមើលទីមួយ; វិធីសាស្រ្ត Monte Carlo ។
វិធីសាស្រ្ត Monte Carlo
នៅក្នុងស្ថិតិ Bayesian បច្ចេកទេស Monte Carlo គឺចាំបាច់ ហើយវាមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់សម្រាប់កម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីន។
Monte Carlo រួមបញ្ចូលការបង្កើតគំរូចៃដន្យពីការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេទៅការគណនាស្មុគស្មាញប្រហាក់ប្រហែលដូចជាអាំងតេក្រាល ឬការចែកចាយក្រោយ។
វិធីសាស្រ្ត Monte Carlo ផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តដ៏មានប្រសិទ្ធភាពមួយក្នុងការប៉ាន់ប្រមាណបរិមាណនៃការចាប់អារម្មណ៍ និងការស្វែងរកចន្លោះប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិមាត្រខ្ពស់ដោយការយកគំរូម្តងហើយម្តងទៀតពីការចែកចាយចំណាប់អារម្មណ៍ និងជាមធ្យមការរកឃើញ។
ដោយផ្អែកលើការក្លែងធ្វើស្ថិតិ បច្ចេកទេសនេះជួយអ្នកស្រាវជ្រាវឱ្យធ្វើការវិនិច្ឆ័យដែលមានព័ត៌មាន កំណត់បរិមាណភាពមិនច្បាស់លាស់ និងទទួលបានលទ្ធផលរឹងមាំ។
ការប្រើប្រាស់ Monte Carlo សម្រាប់ការគណនាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព
ការគណនាការចែកចាយក្រោយនៅក្នុងស្ថិតិ Bayesian ជារឿយៗតម្រូវឱ្យមានអាំងតេក្រាលស្មុគស្មាញ។
ការប៉ាន់ប្រមាណប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃអាំងតេក្រាលទាំងនេះដែលផ្តល់ដោយបច្ចេកទេស Monte Carlo អនុញ្ញាតឱ្យយើងស្វែងរកការចែកចាយក្រោយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
នេះមានសារៈសំខាន់ក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលគំរូស្មុគស្មាញ និងចន្លោះប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិមាត្រខ្ពស់គឺជាការកើតឡើងធម្មតា។
តាមរយៈការប៉ាន់ប្រមាណប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពអថេរនៃការចាប់អារម្មណ៍ដូចជាតម្លៃរំពឹងទុក អ៊ីស្តូក្រាម និងកម្រិតរឹមដោយប្រើបច្ចេកទេស Monte Carlo ពួកយើងត្រូវបានបំពាក់ឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើងដើម្បីពិនិត្យមើលទិន្នន័យ និងទាញការសន្និដ្ឋានពីវា។
យកគំរូពីការចែកចាយក្រោយ
នៅក្នុងការសន្និដ្ឋានរបស់ Bayesian ការយកគំរូពីការចែកចាយក្រោយគឺជាជំហានសំខាន់មួយ។
សមត្ថភាពក្នុងការយកគំរូពីក្រោយគឺមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងកម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីន ដែលយើងព្យាយាមរៀនពីទិន្នន័យ និងបង្កើតការព្យាករណ៍។
វិធីសាស្រ្ត Monte Carlo ផ្តល់ជូននូវយុទ្ធសាស្រ្តគំរូជាច្រើនពីការចែកចាយតាមអំពើចិត្ត រួមទាំងក្រោយ។
វិធីសាស្រ្តទាំងនេះ ដែលរួមមានវិធីសាស្ត្របញ្ច្រាស វិធីសាស្ត្រផ្សំ វិធីសាស្ត្របដិសេធ និងគំរូសំខាន់ៗ អនុញ្ញាតឱ្យយើងទាញយកគំរូតំណាងពីផ្នែកខាងក្រោយ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងពិនិត្យ និងស្វែងយល់ពីភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលទាក់ទងនឹងគំរូរបស់យើង។
Monte Carlo ក្នុង Machine Learning
ក្បួនដោះស្រាយ Monte Carlo ជាទូទៅត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ចំពោះការចែកចាយក្រោយប្រហាក់ប្រហែល ដែលគ្របដណ្ដប់លើភាពមិនច្បាស់លាស់នៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូដែលបានផ្តល់ទិន្នន័យដែលបានអង្កេត។
បច្ចេកទេស Monte Carlo អនុញ្ញាតការវាស់វែងនៃភាពមិនច្បាស់លាស់ និងការប៉ាន់ប្រមាណនៃបរិមាណនៃការចាប់អារម្មណ៍ ដូចជាតម្លៃរំពឹងទុក និងសូចនាករការអនុវត្តគំរូ ដោយយកគំរូពីការចែកចាយក្រោយ។
សំណាកទាំងនេះត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងវិធីសាស្រ្តសិក្សាផ្សេងៗដើម្បីបង្កើតការទស្សន៍ទាយ អនុវត្តការជ្រើសរើសគំរូ វាស់ស្ទង់ភាពស្មុគ្រស្មាញគំរូ និងអនុវត្តការសន្និដ្ឋានរបស់ Bayesian ។
ជាងនេះទៅទៀត បច្ចេកទេស Monte Carlo ផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌដែលអាចប្រើប្រាស់បានសម្រាប់ដោះស្រាយជាមួយចន្លោះប៉ារ៉ាម៉ែត្រវិមាត្រខ្ពស់ និងគំរូស្មុគស្មាញ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការរុករកការចែកចាយក្រោយយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងការសម្រេចចិត្តដ៏រឹងមាំ។
សរុបមក បច្ចេកទេស Monte Carlo មានសារៈសំខាន់ក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ព្រោះវាជួយសម្រួលដល់ការវាស់វែងមិនច្បាស់លាស់ ការសម្រេចចិត្ត និងការសន្និដ្ឋានដោយផ្អែកលើការចែកចាយក្រោយ។
ខ្សែសង្វាក់ Markov
ខ្សែសង្វាក់ Markov គឺជាគំរូគណិតវិទ្យាដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីពិពណ៌នាអំពីដំណើរការ stochastic ដែលស្ថានភាពនៃប្រព័ន្ធនៅពេលជាក់លាក់ណាមួយត្រូវបានកំណត់ដោយស្ថានភាពមុនរបស់វាប៉ុណ្ណោះ។
ខ្សែសង្វាក់ Markov ជាពាក្យសាមញ្ញ គឺជាលំដាប់នៃព្រឹត្តិការណ៍ចៃដន្យ ឬរដ្ឋដែលលទ្ធភាពនៃការផ្លាស់ប្តូរពីរដ្ឋមួយទៅរដ្ឋមួយទៀតត្រូវបានកំណត់ដោយសំណុំនៃប្រូបាប៊ីលីតេដែលគេស្គាល់ថាជាប្រូបាប៊ីលីតេនៃការផ្លាស់ប្តូរ។
ខ្សែសង្វាក់ Markov ត្រូវបានប្រើក្នុងរូបវិទ្យា សេដ្ឋកិច្ច និងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ហើយពួកវាផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការសិក្សា និងការក្លែងធ្វើប្រព័ន្ធដែលមានភាពស្មុគស្មាញជាមួយនឹងអាកប្បកិរិយាទំនង។
ខ្សែសង្វាក់ Markov ត្រូវបានភ្ជាប់យ៉ាងស្និទ្ធស្នាលជាមួយការរៀនម៉ាស៊ីន ព្រោះវាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើគំរូ និងវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងអថេរ និងបង្កើតគំរូពីការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេដ៏ស្មុគស្មាញ។
ខ្សែសង្វាក់ Markov ត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់កម្មវិធីដូចជា ការបង្កើនទិន្នន័យ ការបង្កើតគំរូតាមលំដាប់ និងការបង្កើតគំរូទូទៅ។
បច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីនអាចចាប់យកលំនាំ និងទំនាក់ទំនងមូលដ្ឋានដោយបង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលគំរូខ្សែសង្វាក់ Markov លើទិន្នន័យដែលបានសង្កេត ដែលធ្វើឱ្យពួកវាមានប្រយោជន៍សម្រាប់កម្មវិធីដូចជា ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងការវិភាគស៊េរីពេលវេលា។
ខ្សែសង្វាក់ Markov មានសារៈសំខាន់ជាពិសេសនៅក្នុងបច្ចេកទេស Monte Carlo ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានគំរូប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងការសន្និដ្ឋានប្រហាក់ប្រហែលនៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន Bayesian ដែលមានបំណងទស្សន៍ទាយការចែកចាយក្រោយដែលបានផ្តល់ទិន្នន័យដែលបានអង្កេត។
ឥឡូវនេះ មានគោលគំនិតសំខាន់មួយទៀតនៅក្នុងស្ថិតិ Bayesian កំពុងបង្កើតលេខចៃដន្យសម្រាប់ការចែកចាយតាមអំពើចិត្ត។ តោះមើលពីរបៀបដែលវាជួយដល់ការរៀនម៉ាស៊ីន។
ការបង្កើតលេខចៃដន្យសម្រាប់ការចែកចាយតាមអំពើចិត្ត
សម្រាប់កិច្ចការផ្សេងៗក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន សមត្ថភាពផលិតលេខចៃដន្យពីការចែកចាយតាមអំពើចិត្តគឺចាំបាច់ណាស់។
វិធីសាស្រ្តពេញនិយមពីរសម្រាប់ការសម្រេចបាននូវគោលដៅនេះគឺ ក្បួនដោះស្រាយការបញ្ច្រាស និងក្បួនដោះស្រាយការទទួលយក-បដិសេធ។
ក្បួនដោះស្រាយបញ្ច្រាស
យើងអាចទទួលបានលេខចៃដន្យពីការចែកចាយដែលមានមុខងារចែកចាយដែលស្គាល់ (CDF) ដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយបញ្ច្រាស។
យើងអាចបំប្លែងលេខចៃដន្យឯកសណ្ឋានទៅជាលេខចៃដន្យជាមួយនឹងការចែកចាយសមស្របដោយបញ្ច្រាស CDF ។
វិធីសាស្រ្តនេះគឺសមរម្យសម្រាប់កម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីនដែលហៅការយកគំរូពីការចែកចាយល្បី ព្រោះវាមានប្រសិទ្ធភាព និងអាចអនុវត្តបានជាទូទៅ។
ក្បួនដោះស្រាយការទទួលយក-បដិសេធ
នៅពេលដែលក្បួនដោះស្រាយធម្មតាមិនមានទេ ក្បួនដោះស្រាយការទទួលយក-បដិសេធ គឺជាវិធីសាស្ត្រដែលមានប្រយោជន៍ និងមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការផលិតលេខចៃដន្យ។
ជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តនេះ ចំនួនគត់ចៃដន្យត្រូវបានទទួលយក ឬបដិសេធដោយផ្អែកលើការប្រៀបធៀបទៅនឹងមុខងារស្រោមសំបុត្រ។ វាមានមុខងារជាផ្នែកបន្ថែមនៃដំណើរការសមាសភាព និងមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ផលិតគំរូពីការចែកចាយស្មុគស្មាញ។
នៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ក្បួនដោះស្រាយការទទួលយក-បដិសេធមានសារៈសំខាន់ជាពិសេសនៅពេលដោះស្រាយបញ្ហាពហុវិមាត្រ ឬស្ថានភាពដែលបច្ចេកទេសបញ្ច្រាសការវិភាគត្រង់គឺមិនអាចអនុវត្តបាន។
ការប្រើប្រាស់ក្នុងជីវិតពិត និងបញ្ហាប្រឈម
ការស្វែងរកមុខងារស្រោមសំបុត្រដែលសមស្រប ឬប្រហាក់ប្រហែលដែលចែកចាយគោលដៅសំខាន់គឺចាំបាច់សម្រាប់វិធីសាស្រ្តទាំងពីរដើម្បីអនុវត្តជាក់ស្តែង។
នេះច្រើនតែត្រូវការការយល់ដឹងហ្មត់ចត់នៃលក្ខណៈសម្បត្តិនៃការចែកចាយ។
ធាតុសំខាន់មួយដែលត្រូវយកមកពិចារណាគឺសមាមាត្រការទទួលយក ដែលវាស់ស្ទង់ប្រសិទ្ធភាពនៃក្បួនដោះស្រាយ។
ដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញនៃការចែកចាយ និងការដាក់បណ្តាសានៃវិមាត្រ វិធីសាស្រ្តនៃការទទួលយក-បដិសេធអាចក្លាយជាបញ្ហានៅក្នុងបញ្ហាវិមាត្រខ្ពស់។ វិធីសាស្រ្តជំនួសគឺត្រូវបានទាមទារដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាទាំងនេះ។
ការលើកកម្ពស់ការរៀនម៉ាស៊ីន
សម្រាប់កិច្ចការដូចជាការបង្កើនទិន្នន័យ ការដំឡើងគំរូ និងការប៉ាន់ប្រមាណមិនច្បាស់លាស់ ការរៀនម៉ាស៊ីនតម្រូវឱ្យបង្កើតចំនួនគត់ចៃដន្យពីការចែកចាយតាមអំពើចិត្ត។
ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន អាចជ្រើសរើសសំណាកគំរូពីការចែកចាយជាច្រើនដោយប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របញ្ច្រាស និងទទួលយក-បដិសេធ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានគំរូដែលអាចបត់បែនបាន និងដំណើរការប្រសើរឡើង។
នៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន Bayesian ដែលជាកន្លែងដែលការចែកចាយក្រោយជាញឹកញាប់ត្រូវប៉ាន់ប្រមាណដោយការយកគំរូ វិធីសាស្រ្តទាំងនេះមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់។
ឥឡូវនេះ ចូរយើងបន្តទៅគោលគំនិតមួយទៀត។
ការណែនាំអំពី ABC (ការគណនាប្រហាក់ប្រហែល Bayesian)
Approximate Bayesian Computation (ABC) គឺជាវិធីសាស្រ្តស្ថិតិដែលប្រើនៅពេលគណនាមុខងារលទ្ធភាពដែលកំណត់លទ្ធភាពនៃការមើលឃើញទិន្នន័យដែលបានផ្តល់ឱ្យប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូគឺពិបាក។
ជំនួសឱ្យការគណនាមុខងារលទ្ធភាព ABC ប្រើការក្លែងធ្វើដើម្បីផលិតទិន្នន័យពីគំរូជាមួយនឹងតម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រជំនួស។
បន្ទាប់មកទិន្នន័យដែលបានក្លែងធ្វើ និងសង្កេតត្រូវបានប្រៀបធៀប ហើយការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលបង្កើតការក្លែងធ្វើដែលអាចប្រៀបធៀបបានត្រូវបានរក្សាទុក។
ការប៉ាន់ប្រមាណរដុបនៃការចែកចាយក្រោយនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រអាចត្រូវបានផលិតដោយដំណើរការនេះឡើងវិញជាមួយនឹងការក្លែងធ្វើមួយចំនួនធំដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការសន្និដ្ឋានរបស់ Bayesian ។
គំនិត ABC
គោលគំនិតស្នូលនៃ ABC គឺដើម្បីប្រៀបធៀបទិន្នន័យក្លែងធ្វើដែលបង្កើតដោយគំរូទៅនឹងទិន្នន័យដែលបានសង្កេតដោយមិនគណនាយ៉ាងច្បាស់ពីមុខងារលទ្ធភាព។
ABC ដំណើរការដោយបង្កើតរង្វាស់ចម្ងាយ ឬភាពស្រដៀងគ្នារវាងទិន្នន័យដែលបានសង្កេត និងក្លែងធ្វើ។
ប្រសិនបើចម្ងាយគឺតិចជាងកម្រិតជាក់លាក់មួយ តម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលប្រើដើម្បីបង្កើតការក្លែងធ្វើដែលពាក់ព័ន្ធត្រូវបានគេគិតថាសមហេតុផល។
ABC បង្កើតការប៉ាន់ស្មាននៃការចែកចាយក្រោយដោយធ្វើឡើងវិញនូវដំណើរការទទួលយក-បដិសេធនេះជាមួយនឹងតម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រផ្សេងគ្នា ដោយបង្ហាញតម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលអាចជឿជាក់បានដែលបានផ្តល់ឱ្យទិន្នន័យដែលបានអង្កេត។
ABCs របស់ Machine Learning
ABC ត្រូវបានប្រើនៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ជាពិសេសនៅពេលដែលការសន្និដ្ឋានផ្អែកលើលទ្ធភាពមានការលំបាកដោយសារតែគំរូដែលមានតម្លៃថ្លៃស្មុគស្មាញឬគណនា។ ABC អាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់កម្មវិធីជាច្រើនរួមទាំងការជ្រើសរើសគំរូ ការប៉ាន់ប្រមាណប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងការបង្កើតគំរូតាមជំនាន់។
ABC ក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវទាញការសន្និដ្ឋានអំពីប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូ ហើយជ្រើសរើសគំរូល្អបំផុតដោយប្រៀបធៀបទិន្នន័យដែលបានក្លែងធ្វើ និងជាក់ស្តែង។
ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន អាចទទួលបានការយល់ដឹងអំពីភាពមិនប្រាកដប្រជានៃគំរូ ធ្វើការប្រៀបធៀបគំរូ និងបង្កើតការព្យាករណ៍ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលបានអង្កេតដោយប៉ាន់ស្មានការចែកចាយក្រោយតាមរយៈ ABC ទោះបីជាការវាយតម្លៃលទ្ធភាពមានតម្លៃថ្លៃ ឬមិនអាចអនុវត្តបានក៏ដោយ។
សន្និដ្ឋាន
ជាចុងក្រោយ ស្ថិតិ Bayesian ផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌដ៏រឹងមាំមួយសម្រាប់ការសន្និដ្ឋាន និងការធ្វើគំរូក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងបញ្ចូលព័ត៌មានពីមុន ដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់ និងទទួលបានលទ្ធផលគួរឱ្យទុកចិត្ត។
វិធីសាស្រ្ត Monte Carlo គឺចាំបាច់នៅក្នុងស្ថិតិ Bayesian និងការរៀនម៉ាស៊ីន ព្រោះវាអនុញ្ញាតឱ្យមានការរុករកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃចន្លោះប៉ារ៉ាម៉ែត្រស្មុគស្មាញ ការប៉ាន់ប្រមាណតម្លៃនៃការចាប់អារម្មណ៍ និងគំរូពីការចែកចាយក្រោយ។
ខ្សែសង្វាក់ Markov បង្កើនសមត្ថភាពរបស់យើងក្នុងការពិពណ៌នា និងក្លែងធ្វើប្រព័ន្ធប្រូបាប៊ីលីតេ ហើយការផលិតលេខចៃដន្យសម្រាប់ការចែកចាយផ្សេងៗគ្នាអនុញ្ញាតឱ្យមានគំរូដែលអាចបត់បែនបាន និងដំណើរការកាន់តែប្រសើរ។
ជាចុងក្រោយ Approximate Bayesian Computation (ABC) គឺជាបច្ចេកទេសដ៏មានសារៈប្រយោជន៍សម្រាប់អនុវត្តការគណនាលទ្ធភាពពិបាក និងបង្កើតការវិនិច្ឆ័យ Bayesian ក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន។
យើងអាចអភិវឌ្ឍការយល់ដឹងរបស់យើង កែលម្អគំរូ និងធ្វើការវិនិច្ឆ័យប្រកបដោយការអប់រំក្នុងវិស័យរៀនម៉ាស៊ីនដោយប្រើប្រាស់គោលការណ៍ទាំងនេះ។
សូមផ្ដល់យោបល់