ಬೆಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಬಲವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯದ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸೆಟ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯು ಬೆಳಕಿಗೆ ಬಂದಾಗ ನಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಇದು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ನಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಜಟಿಲವಾದ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು, ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಿತಿಮೀರಿದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಬೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ.
ನಾವು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಬಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅದರ ಉಪಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಬೆಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ; ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನ
ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ತಂತ್ರಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಮತ್ತು ಅವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಇಂಟಿಗ್ರಲ್ಸ್ ಅಥವಾ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳಂತಹ ಅಂದಾಜು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನವು ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಪದೇ ಪದೇ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ತಂತ್ರವು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಘನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅವಿಭಾಜ್ಯಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ತಂತ್ರದಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಈ ಅವಿಭಾಜ್ಯಗಳ ಸಮರ್ಥ ಅಂದಾಜು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಳಗಳು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಘಟನೆಯಾಗಿದೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚುಗಳಂತಹ ಆಸಕ್ತಿಯ ವೇರಿಯಬಲ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಜ್ಜಾಗಿದ್ದೇವೆ.
ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ, ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂಭಾಗದಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನಗಳು ಹಿಂಭಾಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ವಿವಿಧ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ವಿಲೋಮ ವಿಧಾನ, ಸಂಯೋಜನೆಯ ವಿಧಾನ, ನಿರಾಕರಣೆ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಹಿಂಭಾಗದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಆವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ತಂತ್ರಗಳು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಹಿಂಬದಿಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸೂಚಕಗಳಂತಹ ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಬೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವಿವಿಧ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ತಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಬಹುಮುಖ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣಾ ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ತಂತ್ರಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಮಾಪನ, ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾರ್ಕೊವ್ ಚೈನ್ಸ್
ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅದರ ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ, ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಾಜ್ಯದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳೆಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾರ್ಕೋವ್ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ನಡವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸಲು ಅವು ಬಲವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ನಿಮಗೆ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವೇರಿಯಬಲ್ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ, ಅನುಕ್ರಮ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಣಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ, ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಈಗ, ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಿತರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಇದು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೋಡೋಣ.
ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಿತರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರೇಷನ್
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ, ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಎರಡು ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನಗಳೆಂದರೆ ವಿಲೋಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರ-ನಿರಾಕರಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್.
ವಿಲೋಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
ವಿಲೋಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಚಿತ ವಿತರಣೆ ಕಾರ್ಯ (CDF) ನೊಂದಿಗೆ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ನಾವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
CDF ಅನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಏಕರೂಪದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವುದರಿಂದ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಕರೆ ಮಾಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸ್ವೀಕಾರ-ತಿರಸ್ಕಾರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
ಒಂದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ, ಸ್ವೀಕಾರ-ನಿರಾಕರಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ಹೊದಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಬಹುಆಯಾಮದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ನೇರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಲೋಮ ತಂತ್ರವು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಸ್ವೀಕಾರ-ನಿರಾಕರಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ನಿಜ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ
ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸೂಕ್ತವಾದ ಹೊದಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.
ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಿತರಣೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸ್ವೀಕಾರ ಅನುಪಾತ, ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
ವಿತರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಶಾಪದಿಂದಾಗಿ, ಸ್ವೀಕಾರ-ನಿರಾಕರಣೆ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆ, ಮಾದರಿ ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವಿಲೋಮ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರ-ನಿರಾಕರಣೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೇಸಿಯನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಬಹಳ ಸಹಾಯಕವಾಗಿವೆ.
ಈಗ ಇನ್ನೊಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಹೋಗೋಣ.
ಎಬಿಸಿಗೆ ಪರಿಚಯ (ಅಂದಾಜು ಬೇಸಿಯನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್)
ಅಂದಾಜು ಬೇಸಿಯನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ (ಎಬಿಸಿ) ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಾಗ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಪರ್ಯಾಯ ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಎಬಿಸಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂತರ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯ ಸ್ಥೂಲ ಅಂದಾಜನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಬೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಎಬಿಸಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ
ABC ಯ ಮುಖ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾಗೆ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು.
ಗಮನಿಸಿದ ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ಅಂತರ ಅಥವಾ ಅಸಮಾನತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ABC ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂತರವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವ ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸಮಂಜಸವೆಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ.
ABC ಈ ಸ್ವೀಕಾರ-ನಿರಾಕರಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದ ತೋರಿಕೆಯ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ABC ಗಳು
ಎಬಿಸಿಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ದುಬಾರಿ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಆಧಾರಿತ ತೀರ್ಮಾನವು ಕಷ್ಟಕರವಾದಾಗ. ಎಬಿಸಿಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಎಬಿಸಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸಿದ ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮಾದರಿಯ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಮಾದರಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ABC ಮೂಲಕ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಸಂಭವನೀಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ದುಬಾರಿ ಅಥವಾ ದುಸ್ತರವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ದೃಢವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಹಿಂದಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನಗಳು ಬೇಸಿಯನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಳಗಳ ಸಮರ್ಥ ಪರಿಶೋಧನೆ, ಆಸಕ್ತಿಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ.
ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವಿತರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಅಂದಾಜು ಬೇಸಿಯನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ (ಎಬಿಸಿ) ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಂಭವನೀಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ನಾವು ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾವಂತ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ