Байес статистикасынын күчтүү алкагы көптөгөн дисциплиналарда, анын ичинде машина үйрөнүүсүндө кеңири колдонулуп калды.
Байес статистикасы классикалык статистикадан айырмаланып, ийкемдүү жана ыктымалдуу тыянак ыкмасын сунуштайт, ал коюлган параметрлерге жана чекиттик бааларга көз каранды.
Ал бизге болгон билимди эске алууга жана жаңы маалымат чыкканда көз карашыбызды өзгөртүүгө мүмкүндүк берет.
Байездик статистика бизге белгисиздикти кабыл алуу жана ыктымалдык бөлүштүрүүнү колдонуу менен көбүрөөк негизделген чечим чыгарууга жана ишенимдүү тыянак чыгарууга мүмкүнчүлүк берет.
Байездик ыкмалар татаал байланыштарды моделдөө, чектелген маалыматтарды башкаруу жана контекстте ашыкча тууралоо менен күрөшүү үчүн өзгөчө көз карашты камсыз кылат. машина үйрөнүү.
Биз бул макалада Байес статистикасынын ички иштерин, ошондой эле анын машина үйрөнүү тармагында колдонулушун жана артыкчылыктарын карайбыз.
Байес статистикасындагы кээ бир негизги түшүнүктөр Machine Learningде кеңири колдонулат. Биринчисин текшерип көрөлү; Монте-Карло ыкмасы.
Монте-Карло ыкмасы
Байесиялык статистикада Монте-Карло ыкмалары абдан маанилүү жана алар машинаны үйрөнүү колдонмолору үчүн маанилүү мааниге ээ.
Монте-Карло интегралдар же арткы бөлүштүрүү сыяктуу болжолдуу татаал эсептөөлөргө ыктымалдык бөлүштүрүүдөн туш келди үлгүлөрдү түзүүнү камтыйт.
Монте-Карло методу кызыкчылыктын көлөмүн баалоого жана жогорку өлчөмдүү параметр мейкиндиктерин изилдөөгө эффективдүү мамилени камсыздайт.
Статистикалык симуляциялардын негизинде, бул ыкма изилдөөчүлөргө негизделген чечим чыгарууга, белгисиздикти сандык эсептөөгө жана бекем жыйынтыктарды алууга жардам берет.
Натыйжалуу эсептөө үчүн Монте-Карлону колдонуу
Байес статистикасында арткы бөлүштүрүүнү эсептөө көп учурда татаал интегралдарды талап кылат.
Монте-Карло техникасы тарабынан берилген бул интегралдардын эффективдүү жакындашуусу арткы бөлүштүрүүнү натыйжалуу изилдөөгө мүмкүндүк берет.
Бул татаал моделдер жана жогорку өлчөмдүү параметр мейкиндиктери кеңири таралган көрүнүш болгон машинаны үйрөнүүдө абдан маанилүү.
Монте-Карло ыкмаларын колдонуу менен күтүү баалуулуктары, гистограммалар жана маргинализациялар сыяктуу кызыкчылыктын өзгөрмөлөрүн эффективдүү баалоо менен биз маалыматтарды изилдөө жана андан жыйынтык чыгаруу үчүн жакшыраак жабдылганбыз.
Постериордук бөлүштүрүүдөн үлгү алуу
Байесиялык корутундуда, арткы бөлүштүрүүдөн үлгү алуу маанилүү кадам болуп саналат.
Арткы жактан үлгү алуу жөндөмү машина үйрөнүү колдонмолорунда абдан маанилүү, анда биз маалыматтардан үйрөнүүгө жана болжолдоолорду түзүүгө аракет кылабыз.
Монте-Карло ыкмалары ыктыярдуу бөлүштүрүүдөн, анын ичинде арткы ыкмалардан тандоонун ар кандай стратегияларын сунуштайт.
Инверсия ыкмасын, композиция ыкмасын, четке кагуу ыкмасын жана маанилик тандоону камтыган бул ыкмалар арткы жактан өкүл үлгүлөрдү алууга мүмкүндүк берет, бул биздин моделдерибиз менен байланышкан белгисиздикти текшерүүгө жана түшүнүүгө мүмкүндүк берет.
Монте-Карло машина үйрөнүү
Монте-Карло алгоритмдери жалпысынан машинаны үйрөнүүдө арткы бөлүштүрүүнү болжолдоо үчүн колдонулат, алар байкалган маалыматтар берилген моделдин параметрлеринин белгисиздигин камтыйт.
Монте-Карло ыкмалары белгисиздикти өлчөөгө жана күтүү маанилери жана моделдин натыйжалуулугунун көрсөткүчтөрү сыяктуу кызыкчылыктын көлөмүн болжолдоого, арткы бөлүштүрүүдөн тандап алуу аркылуу мүмкүнчүлүк берет.
Бул үлгүлөр ар кандай окутуу методдорунда болжолдоолорду жасоо, моделди тандоо, моделдин татаалдыгын өлчөө жана Байездик корутундуну ишке ашыруу үчүн колдонулат.
Андан тышкары, Монте-Карлонун ыкмалары жогорку өлчөмдүү параметр мейкиндиктери жана татаал моделдер менен иштөө үчүн ар тараптуу негизди камсыздайт, бул тез арткы бөлүштүрүүнү изилдөөгө жана бекем чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет.
Жыйынтыктап айтканда, Монте-Карло ыкмалары машина үйрөнүүдө маанилүү, анткени алар белгисиздикти өлчөөнү, чечим кабыл алууну жана арткы бөлүштүрүүнүн негизинде жыйынтык чыгарууну жеңилдетет.
Марков чынжырлар
Марков чынжырлары – белгилүү бир учурда системанын абалы анын мурунку абалы менен гана аныкталуучу стохастикалык процесстерди сүрөттөө үчүн колдонулган математикалык моделдер.
Марковдук чынжыр, жөнөкөй сөз менен айтканда, бир абалдан экинчи абалга өтүү ыктымалдыгы өтүү ыктымалдыктары деп аталган ыктымалдыктардын жыйындысы менен аныкталган кокустук окуялардын же абалдардын ырааттуулугу.
Марков чынжырлары физикада, экономикада жана информатикада колдонулат жана алар ыктымалдык жүрүм-туруму бар татаал системаларды изилдөө жана симуляциялоо үчүн бекем негиз түзөт.
Марков чынжырлары машина үйрөнүү менен тыгыз байланышта, анткени алар өзгөрмөлүү мамилелерди моделдештирип, баалоого жана татаал ыктымалдык бөлүштүрүүдөн үлгүлөрдү түзүүгө мүмкүндүк берет.
Марков чынжырлары маалыматтарды көбөйтүү, ырааттуу моделдөө жана генеративдик моделдөө сыяктуу колдонмолор үчүн машина үйрөнүүдө колдонулат.
Машиналарды үйрөнүү ыкмалары байкалган маалыматтарга Марков чынжыр моделдерин куруу жана үйрөтүү аркылуу негизги калыптарды жана мамилелерди камтый алат, аларды кепти таануу, табигый тилди иштетүү жана убакыт серияларын талдоо сыяктуу колдонмолор үчүн пайдалуу кылат.
Марков чынжырлары Монте-Карло методдорунда өзгөчө маанилүү болуп саналат, бул байкалган маалыматтардын арткы бөлүштүрүлүшүн болжолдоого багытталган Байездик машина үйрөнүүдө эффективдүү үлгүлөрдү алуу жана жакындаштырууга мүмкүндүк берет.
Эми Байес статистикасында дагы бир маанилүү концепция бар - ыктыярдуу бөлүштүрүү үчүн кокус сандарды түзүү. Келгиле, анын машина үйрөнүүгө кандайча жардам берерин карап көрөлү.
Арбитраждык бөлүштүрүү үчүн кокустук сандарды түзүү
Машина үйрөнүүдөгү ар кандай тапшырмалар үчүн, ыктыярдуу бөлүштүрүүдөн кокус сандарды чыгаруу мүмкүнчүлүгү өтө маанилүү.
Бул максатка жетүү үчүн эки популярдуу ыкмалар инверсия алгоритми жана кабыл алуу-четке алуу алгоритми болуп саналат.
Инверсия алгоритми
Инверсия алгоритмин колдонуу менен белгилүү кумулятивдүү бөлүштүрүү функциясы (CDF) менен бөлүштүрүүдөн кокус сандарды ала алабыз.
Бирдиктүү кокус сандарды туура бөлүштүрүү менен кокустук сандарга CDFти тескери которуу менен айландыра алабыз.
Бул ыкма белгилүү бөлүштүрүүдөн үлгү алууну талап кылган машина үйрөнүү колдонмолору үчүн ылайыктуу, анткени ал натыйжалуу жана жалпысынан колдонууга болот.
Кабыл алуу-баш тартуу алгоритми
Кадимки алгоритм жок болгондо, кабыл алуу-баш тартуу алгоритми кокус сандарды чыгаруунун ар тараптуу жана эффективдүү ыкмасы болуп саналат.
Бул ыкма менен кокус бүтүн сандар конверт функциясына салыштыруунун негизинде кабыл алынат же четке кагылат. Ал композиция процессинин кеңейтилиши катары иштейт жана татаал бөлүштүрүүлөрдөн үлгүлөрдү алуу үчүн абдан маанилүү.
Машинаны үйрөнүүдө кабыл алуу-баш тартуу алгоритми көп өлчөмдүү маселелерди же түз аналитикалык инверсия ыкмасы практикалык эмес болгон жагдайларды чечүүдө өзгөчө маанилүү.
Чыныгы жашоодо жана кыйынчылыктарда колдонуу
Тиешелүү конверт функцияларын же максаттуу бөлүштүрүүнүн болжолдоолорун табуу эки ыкманын иш жүзүндө аткарылышы үчүн зарыл.
Бул көбүнчө бөлүштүрүүнүн касиеттерин кылдат түшүнүүнү талап кылат.
Алгоритмдин натыйжалуулугун өлчөөчү кабыл алуу коэффициенти эске алынышы керек болгон маанилүү элементтердин бири.
Байланыштуу бөлүштүрүү жана өлчөмдүү каргыштын татаалдыгынан, кабыл алуу-баш тартуу мамилеси, ошентсе да, жогорку өлчөмдүү маселелерде көйгөйлүү болуп калышы мүмкүн. Бул көйгөйлөрдү чечүү үчүн альтернативалуу ыкмалар талап кылынат.
Машиналарды үйрөнүүнү жакшыртуу
Дайындарды көбөйтүү, моделди орнотуу жана белгисиздикти баалоо сыяктуу тапшырмалар үчүн машинаны үйрөнүү ыктыярдуу бөлүштүрүүлөрдөн кокус бүтүн сандарды түзүүнү талап кылат.
Машина менен окутуу алгоритмдери ийкемдүү моделдештирүү жана өркүндөтүлгөн аткарууну камсыз кылуу менен инверсия жана кабыл алуу-баш тартуу ыкмаларын колдонуу менен ар кандай бөлүштүрүүлөрдөн үлгүлөрдү тандай алат.
Арткы бөлүштүрүү көбүнчө үлгүлөрдү алуу менен бааланышы керек болгон Байесиялык машина үйрөнүүдө бул ыкмалар абдан пайдалуу.
Эми башка концепцияга өтөлү.
ABCге киришүү (болжолдуу Байездик эсептөө)
Болжолдуу Байездик эсептөө (ABC) – бул моделдин параметрлери берилген маалыматтардын күбө болуу ыктымалдыгын аныктоочу ыктымалдуулук функциясын эсептөөдө колдонулган статистикалык ыкма.
Ыктымалдуулук функциясын эсептөөнүн ордуна, ABC альтернативдүү параметр маанилери бар моделден маалыматтарды өндүрүү үчүн симуляцияларды колдонот.
Андан кийин симуляцияланган жана байкалган маалыматтар салыштырылат жана салыштырылуучу симуляцияларды түзгөн параметр орнотуулары сакталат.
Параметрлердин арткы бөлүштүрүлүшүнүн болжолдуу баалоосу бул процессти көп сандагы симуляциялар менен кайталоо аркылуу жасалышы мүмкүн, бул Байездик тыянак чыгарууга мүмкүндүк берет.
ABC концепциясы
ABCтин негизги концепциясы – бул модель тарабынан түзүлгөн симуляцияланган маалыматтарды ыктымалдуулук функциясын так эсептебестен байкалган маалыматтарга салыштыруу.
ABC байкалган жана окшоштурулган маалыматтардын ортосундагы аралыкты же окшош эместикти аныктоо менен иштейт.
Эгерде аралык белгилүү бир чектен азыраак болсо, анда байланышкан симуляцияларды куруу үчүн колдонулган параметр маанилери акылга сыярлык деп эсептелет.
ABC бул кабыл алуу-баш тартуу процессин ар кандай параметр баалуулуктары менен кайталоо менен арткы бөлүштүрүүнүн болжолдоосун түзөт, байкалган маалыматтарды эске алуу менен туура параметр маанилерин көрсөтөт.
Machine Learning'тин ABCs
ABC машинаны үйрөнүүдө колдонулат, айрыкча татаал же эсептөө жагынан кымбат моделдерден улам ыктымалдуулукка негизделген тыянак кыйын болгондо. ABC моделди тандоо, параметрди баалоо жана генеративдик моделдөө сыяктуу ар кандай колдонмолор үчүн колдонулушу мүмкүн.
Машина үйрөнүүдөгү ABC изилдөөчүлөргө моделдин параметрлери жөнүндө тыянак чыгарууга жана симуляцияланган жана реалдуу маалыматтарды салыштырып, мыкты моделдерди тандоого мүмкүндүк берет.
Машина менен окутуу алгоритмдери ыктымалдыкты баалоо кымбат же ишке ашыруу мүмкүн эмес болсо да, ABC аркылуу арткы бөлүштүрүүнү жакындаштыруу аркылуу моделдин белгисиздигине түшүнүк ала алат, моделдерди салыштырып, байкалган маалыматтардын негизинде божомолдорду түзө алат.
жыйынтыктоо
Акыр-аягы, Байес статистикасы машина үйрөнүүдө тыянак чыгаруу жана моделдөө үчүн бекем негизди камсыздайт, бул бизге мурунку маалыматтарды киргизүүгө, белгисиздик менен күрөшүүгө жана ишенимдүү жыйынтыктарга жетишүүгө мүмкүндүк берет.
Монте-Карло методдору Байездик статистикада жана машина үйрөнүүдө абдан маанилүү, анткени алар татаал параметр мейкиндиктерин эффективдүү изилдөөгө, кызыктырган баалуулуктарды баалоого жана арткы бөлүштүрүүдөн үлгү алууга мүмкүндүк берет.
Марков чынжырлары ыктымалдык системаларды сүрөттөө жана имитациялоо мүмкүнчүлүгүбүздү жогорулатат жана ар кандай бөлүштүрүүлөр үчүн кокус сандарды өндүрүү ийкемдүү моделдештирүү жана жакшыраак иштөөгө мүмкүндүк берет.
Акыр-аягы, Болжолдуу Байездик эсептөө (ABC) кыйын ыктымалдык эсептөөлөрдү аткаруу жана машина үйрөнүүдө Байездик чечимдерди чыгаруу үчүн пайдалуу ыкма.
Бул принциптерди колдонуу менен биз түшүнүгүбүздү өнүктүрө алабыз, моделдерди өркүндөтө алабыз жана машина үйрөнүү чөйрөсүндө билимдүү баа бере алабыз.
Таштап Жооп