Çarçoveya bihêz a statîstîkên Bayesian di gelek dîsîplînan de, tevî fêrbûna makîneyê, bi berfirehî tê bikar anîn.
Statîstîkên Bayesian, berevajî statîstîkên klasîk, ku bi pîvan û texmînên xalê ve girêdayî ye, rêbazek maqûl û îhtîmalî ya encamdanê pêşkêşî dike.
Ew dihêle ku em zanyariyên heyî li ber çavan bigirin û dema ku agahdariya nû derkeve holê nêrînên xwe biguhezînin.
Statîstîkên Bayesian kapasîteyê dide me ku em bi pejirandina nezelaliyê û karanîna dabeşên îhtîmalê bêtir dadbaran bikin û encamên pêbawertir derxînin.
Nêzîkatiyên Bayesian ji bo modelkirina girêdanên tevlihev, birêvebirina daneyên tixûbdar, û mijûlbûna bi zêdebarkirina di çarçoweya fêrbûna makîneyê.
Em ê di vê gotarê de li karên hundurîn ên statîstîkên Bayesian, û hem jî bikar anîn û feydeyên wê di warê fêrbûna makîneyê de binihêrin.
Hin têgehên sereke di statîstîkên Bayesian de bi gelemperî di Fêrbûna Makîneyê de têne bikar anîn. Ka em ya yekem kontrol bikin; Rêbaza Monte Carlo.
Rêbaza Monte Carlo
Di statîstîkên Bayesian de, teknîkên Monte Carlo bingehîn in, û ew ji bo serîlêdanên fêrbûna makîneyê bandorên girîng hene.
Monte Carlo diafirîne nimûneyên bêserûber ji dabeşên îhtîmalê heya hesabên tevlihev ên nêzikî mîna integral an dabeşên paşerojê.
Rêbaza Monte Carlo nêzîkatiyek bi bandor peyda dike ji bo texmînkirina mîqdarên eleqeyê û vekolîna cîhên pîvana bilind-dimensî bi dubarekirina nimûneyên ji belavkirina berjewendiyê û navînîkirina dîtinan.
Li ser bingeha simulasyonên îstatîstîkî, ev teknîk ji lêkolîneran re dibe alîkar ku dadbariyên agahdar bikin, nezelaliyê binirxînin, û encamên zexm derxînin.
Bikaranîna Monte Carlo ji bo Hesabkirina Bibandor
Hesabkirina belavkirina paşerojê di statîstîkên Bayesian de bi gelemperî entegreyên tevlihev hewce dike.
Nêzîkbûna bikêrhatî ya van integralên ku ji hêla teknîka Monte Carlo ve hatî peyda kirin me dihêle ku em belavkirina paşerojê bi bandor bikolin.
Ev di fêrbûna makîneyê de pir girîng e, li cihê ku modelên tevlihev û cîhên pîvana bilind-dimensîner bûyerek hevpar in.
Bi texmînkirina guhêrbarên balkêş ên mîna nirxên bendewariyê, histogram, û marjînalîzasyonên ku bi teknîkên Monte Carlo bikar tînin, em çêtir amade ne ku daneyan lêkolîn bikin û ji wan encaman derxînin.
Nimûneyek ji Dabeşkirina Paşê digirin
Di encamên Bayesian de, nimûne ji belavkirina paşerojê gavek girîng e.
Di sepanên fêrbûna makîneyê de, ku em hewl didin ku ji daneyan fêr bibin û pêşbîniyan biafirînin, şiyana nimûneya ji paşîn de pir girîng e.
Rêbazên Monte Carlo cûrbecûr stratejiyên nimûneyê ji belavkirinên keyfî, tevî ya paşîn, pêşkêşî dikin.
Van nêzîkatiyên ku di nav xwe de rêbaza berevajîkirinê, rêbaza pêkhatinê, rêbaza redkirinê, û nimûneya girîngiyê vedigirin, me dihêlin ku nimûneyên nûner ji paş ve derxînin, dihêlin ku em nezelaliya ku bi modelên xwe ve girêdayî ye vekolînin û fam bikin.
Monte Carlo di Fêrbûna Makîneyê de
Algorîtmayên Monte Carlo bi gelemperî di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn da ku dabeşên paşerojê nêzîk bikin, ku nezelaliya parametreyên modelê yên ku daneya çavdêrîkirî vedihewîne.
Teknolojiyên Monte Carlo pîvandina nezelaliyê û texmînkirina mîqdarên berjewendiyê, wekî nirxên bendewariyê û nîşaneyên performansa modelê, bi nimûneyên ji belavkirina paşerojê ve dihêle.
Van nimûneyan di awayên fêrbûnê yên cihêreng de têne bikar anîn da ku pêşbîniyan çêbikin, hilbijartina modelê bikin, tevliheviya modelê bipîvin, û encamdana Bayesian bicîh bînin.
Digel vê yekê, teknîkên Monte Carlo çarçoveyek pirreng peyda dike ji bo mijûlbûna bi cîhên parametre-pîvana bilind û modelên tevlihev re, ku rê dide lêgerîna belavkirina paşerojê ya bilez û biryargirtinek zexm.
Di encamê de, teknîkên Monte Carlo di fêrbûna makîneyê de girîng in ji ber ku ew pîvandina nezelaliyê, biryargirtin û encamdana li ser bingeha belavkirina paşîn hêsan dikin.
Zincîrên Markov
Zincên Markov modelên matematîkî ne ku ji bo danasîna pêvajoyên stokastîk têne bikar anîn ku tê de rewşa pergalek di demek taybetî de tenê ji hêla rewşa wê ya berê ve tê destnîşankirin.
Zincîra Markov, bi peyvên sade, rêzek bûyer an rewşan random e ku tê de îhtîmala derbasbûna ji rewşek bo dewletek din ji hêla komek îhtîmalan ve tête diyar kirin ku wekî îhtîmalên veguhêz têne zanîn.
Zincên Markov di fîzîk, aborî, û zanistiya kompîturê de têne bikar anîn, û ew bingehek bihêz ji bo xwendin û simulkirina pergalên tevlihev ên bi tevgerên îhtîmalî peyda dikin.
Zincên Markov ji nêz ve bi fêrbûna makîneyê ve girêdayî ne ji ber ku ew dihêlin hûn têkiliyên guhêrbar model û binirxînin û nimûneyên ji dabeşên îhtîmala tevlihev biafirînin.
Zencîreyên Markov di fêrbûna makîneyê de ji bo serîlêdanên wekî zêdekirina daneyê, modelkirina rêzikan, û modela hilberîner têne bikar anîn.
Teknolojiyên fêrbûna makîneyê dikare bi avakirina û perwerdekirina modelên zincîra Markov li ser daneyên çavdêrîkirî ve şêwaz û têkiliyên bingehîn bigire, û wan ji bo serîlêdanên wekî naskirina axaftinê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û analîza rêzikên demê bikêr bike.
Zincîrên Markov bi taybetî di teknîkên Monte Carlo de girîng in, ku di fêrbûna makîneya Bayesian de, ku armanc dike ku daneya çavdêrîkirî pêşbînkirina dabeşên paşerojê pêşbîn bike, rê dide nimûneyên bikêrhatî û encamdana nêzîkbûnê.
Naha, di Statîstîka Bayesian de têgehek din a girîng jî heye ku ji bo dabeşên keyfî hejmarên rasthatî çêdike. Ka em bibînin ka ew çawa ji fêrbûna makîneyê re dibe alîkar.
Hilberîna Hejmara Random ji bo Dabeşkirinên Xwedî
Ji bo cûrbecûr peywirên di fêrbûna makîneyê de, kapasîteya hilberîna hejmarên bêserûber ji belavkirinên keyfî pêdivî ye.
Du rêbazên populer ên ji bo bidestxistina vê armancê algorîtmaya berevajîkirinê û algorîtmaya pejirandin-redkirinê ne.
Algorîtmaya Vegerandinê
Em dikarin bi algorîtmaya berevajîkirinê ji dabeşek bi fonksiyona belavkirina berhevkirî ya naskirî (CDF) hejmarên rasthatî bistînin.
Em dikarin bi berevajîkirina CDF-ê bi belavkirina guncav re hejmarên rasthatî yên yekreng veguherînin hejmarên tesadufî.
Ev nêzîkatî ji bo serîlêdanên fêrbûna makîneyê guncan e ku gazî nimûne ji belavkirinên naskirî dikin ji ber ku ew bi bandor û bi gelemperî ve girêdayî ye.
Algorîtmaya Qebûl-Redkirin
Dema ku algorîtmayek konvansiyonel peyda nebe, algorîtmaya pejirandin-retkirin rêbazek pirreng û bibandor a hilberîna hejmarên rasthatî ye.
Bi vê nêzîkatiyê re, hejmarên bêkêmasî yên rasthatî li ser bingeha berhevdana fonksiyonek zerfê têne pejirandin an red kirin. Ew wekî dirêjkirina pêvajoya berhevokê tevdigere û ji bo hilberîna nimûneyên ji belavkirinên tevlihev girîng e.
Di fêrbûna makîneyê de, algorîtmaya pejirandin-redkirinê bi taybetî dema ku bi pirsgirêkên piralî an jî rewşên ku teknîkek veguheztina analîtîk a rasterast nepratîk e mijûl dibe girîng e.
Bikaranîna di Jiyana Rast û Zehmetiyan de
Dîtina fonksiyonên zerfê an nêzîkatiyên guncan ên ku dabeşkirina armancê mezin dikin ji bo ku her du nêzîkatî bi pratîkî pêk werin hewce ye.
Ev pir caran hewce dike ku têgihîştinek bêkêmasî ya taybetmendiyên belavkirinê.
Yek hêmanek girîng a ku divê were hesibandin rêjeya pejirandinê ye, ku bandora algorîtmê dinirxîne.
Ji ber tevliheviya belavkirinê û nifira dimensîyonê, nêzîkatiya pejirandî-redkirinê, di heman demê de dikare di mijarên pîvanên bilind de bibe pirsgirêk. Ji bo çareserkirina van pirsgirêkan nêzîkatiyên alternatîf hewce ne.
Zêdekirina Fêrbûna Makîneyê
Ji bo peywirên mîna zêdekirina daneyan, sazkirina modelê, û texmînên nediyariyê, fêrbûna makîneyê hewce dike ku hejmarên bêkêmasî yên bêkêmasî ji dabeşên kêfî werin hilberandin.
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikare ji cûrbecûr dabeşan bi karanîna awayên berevajîkirin û pejirandin-redkirinê nimûneyan hilbijêrin, ku rê dide modela maqûltir û performansa pêşkeftî.
Di fêrbûna makîneya Bayesian de, ku li wir dabeşên paşerojê bi gelemperî hewce ne ku bi nimûneyê bêne texmîn kirin, ev nêzîkatî pir alîkar in.
Naha, em werin ser têgehek din.
Destpêka ABC (Hesabkirina Nêzîkî Bayesian)
Hesabkirina Bayesian ya Nêzîkî (ABC) nêzîkatiyek statîstîkî ye ku dema hesabkirina fonksiyona îhtîmalê tê bikar anîn, ya ku diyar dike ku îhtîmala şahidiya daneyên parametreyên modelê, dijwar e.
Li şûna ku fonksiyona îhtîmalê hesab bike, ABC simulasyonan bikar tîne da ku daneyên ji modelê bi nirxên parametreyên alternatîf hilberîne.
Dûv re daneyên simulasyon û çavdêrî têne berhev kirin, û mîhengên parametreyê ku simulasyonên berawirdî diafirînin têne girtin.
Bi dubarekirina vê pêvajoyê bi hejmareke mezin ji simulasyonan re, ku destûrê dide encamên Bayesian, texmînek berbiçav a belavkirina paşîn a parametreyan dikare were hilberandin.
Têgeha ABC
Têgeha bingehîn a ABC ev e ku daneyên simulasyonê yên ku ji hêla modelê ve têne hilberandin bi daneya çavdêrî re berhev bikin bêyî ku bi eşkere fonksiyona îhtîmalê hesab bike.
ABC bi sazkirina metrîka dûr an cûdahiyê di navbera daneyên çavdêrî û simulkirî de dixebite.
Ger dûr ji bendek diyarkirî kêmtir be, nirxên parametreyê ku ji bo avakirina simulasyonên têkildar têne bikar anîn maqûl têne fikirîn.
ABC bi dûbarekirina vê pêvajoya pejirandî-redkirinê bi nirxên parametreyên cihêreng ve nêzîkatiyek belavkirina paşerojê diafirîne, ku nirxên parameterê yên maqûl ên ku daneya çavdêrîkirî nîşan dide.
ABC-yên Fêrbûna Makîneyê
ABC di fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn, nemaze dema ku îhtîmala-bingeha îhtimalê ji ber modelên tevlihev an bihaber bihadar dijwar e. ABC dikare ji bo cûrbecûr serîlêdanan, di nav de hilbijartina model, texmînkirina parametreyê, û modela hilberîner, were bikar anîn.
ABC di fêrbûna makîneyê de dihêle ku lêkolîner di derheqê parametreyên modelê de encaman derxînin û bi berhevkirina daneyên simulated û rastîn modelên çêtirîn hilbijêrin.
Algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikare di derheqê nezelaliya modelê de têgihiştinê bistîne, berhevdana modelan pêk bîne, û li gorî daneyên çavdêrîkirî pêşbîniyan çêbike bi nêzîkbûna belavkirina paşîn bi riya ABC, tewra dema ku nirxandina îhtîmalê biha an ne pêkan e.
Xelasî
Di dawiyê de, statîstîkên Bayesian çarçoveyek zexm ji bo encamdan û modelkirina fêrbûna makîneyê peyda dike, ku dihêle em agahdariya berê tevbigerin, bi nezelaliyê re mijûl bibin û bigihîjin encamên pêbawer.
Rêbazên Monte Carlo di statîstîkên Bayesian û fêrbûna makîneyê de bingehîn in ji ber ku ew rê didin lêgerîna bikêrhatî ya cîhên parametreyên tevlihev, texmînkirina nirxên berjewendiyê, û nimûneyên ji belavkirinên paşerojê.
Zincîrên Markov kapasîteya me ya ravekirin û simulkirina pergalên îhtîmalî zêde dikin, û hilberandina hejmarên rasthatî ji bo dabeşên cihêreng dihêle ku modela maqûltir û performansa çêtir were çêkirin.
Di dawiyê de, Hesabkirina Nêzîkî Bayesian (ABC) teknîkek bikêr e ji bo pêkanîna hesabên îhtîmala dijwar û hilberandina dadbarên Bayesian di fêrbûna makîneyê de.
Em dikarin bi karanîna van prensîban têgihîştina xwe pêşve bixin, modelan baştir bikin, û di warê fêrbûna makîneyê de darazên perwerdekirî bidin.
Leave a Reply