ກອບທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງສະຖິຕິ Bayesian ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຫຼາຍວິຊາ, ລວມທັງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ສະຖິຕິ Bayesian ສະເຫນີວິທີການ inference ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະເປັນໄປໄດ້, ກົງກັນຂ້າມກັບສະຖິຕິຄລາສສິກ, ເຊິ່ງຂຶ້ນກັບຕົວກໍານົດການທີ່ກໍານົດໄວ້ແລະການຄາດຄະເນຈຸດ.
ມັນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາຄໍານຶງເຖິງຄວາມຮູ້ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແລະດັດແປງທັດສະນະຂອງພວກເຮົາເມື່ອມີຂໍ້ມູນໃຫມ່ເຂົ້າມາ.
ສະຖິຕິ Bayesian ໃຫ້ພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນແລະສະຫຼຸບທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການຍອມຮັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະນໍາໃຊ້ການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້.
ວິທີການ Bayesian ສະຫນອງທັດສະນະທີ່ໂດດເດັ່ນສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສັບສົນ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຈໍາກັດ, ແລະການຈັດການກັບ overfitting ໃນສະພາບການ. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ພວກເຮົາຈະເບິ່ງການເຮັດວຽກພາຍໃນຂອງສະຖິຕິ Bayesian ໃນບົດຄວາມນີ້, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການນໍາໃຊ້ແລະຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນໃນຂົງເຂດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ບາງແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນໃນສະຖິຕິ Bayesian ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ໃຫ້ກວດເບິ່ງອັນທໍາອິດ; ວິທີການ Monte Carlo.
ວິທີການ Monte Carlo
ໃນສະຖິຕິ Bayesian, ເຕັກນິກ Monte Carlo ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ, ແລະພວກມັນມີຜົນກະທົບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
Monte Carlo ປະກອບມີການສ້າງຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມຈາກການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ໄປສູ່ການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນໂດຍປະມານເຊັ່ນ: ປະສົມປະສານຫຼືການແຈກຢາຍຫລັງ.
ວິທີການ Monte Carlo ສະຫນອງວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການປະເມີນປະລິມານຄວາມສົນໃຈແລະການສໍາຫຼວດພື້ນທີ່ພາລາມິເຕີທີ່ມີຂະຫນາດສູງໂດຍການເກັບຕົວຢ່າງຊ້ໍາຊ້ອນຈາກການແຈກຢາຍຄວາມສົນໃຈແລະສະເລ່ຍການຄົ້ນພົບ.
ໂດຍອີງໃສ່ການຈໍາລອງສະຖິຕິ, ເຕັກນິກນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເຮັດການຕັດສິນທີ່ມີຂໍ້ມູນ, ປະລິມານຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະໄດ້ຜົນການຄົ້ນພົບທີ່ແຂງ.
ການນໍາໃຊ້ Monte Carlo ສໍາລັບການຄິດໄລ່ປະສິດທິພາບ
ການຄິດໄລ່ການແຈກຢາຍທາງຫລັງໃນສະຖິຕິ Bayesian ມັກຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປະສົມປະສານທີ່ສັບສົນ.
ການປະມານປະສິດທິພາບຂອງການປະສົມປະສານເຫຼົ່ານີ້ສະຫນອງໃຫ້ໂດຍເຕັກນິກ Monte Carlo ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດຂຸດຄົ້ນປະສິດທິພາບການແຜ່ກະຈາຍຫລັງ.
ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ບ່ອນທີ່ແບບຈໍາລອງທີ່ສັບສົນແລະພື້ນທີ່ພາລາມິເຕີທີ່ມີມິຕິລະດັບສູງແມ່ນເປັນເຫດການທົ່ວໄປ.
ໂດຍການປະເມີນຕົວແປທີ່ມີຄວາມສົນໃຈເຊັ່ນ: ມູນຄ່າຄວາມຄາດຫວັງ, ຮິສໂຕແກຣມ, ແລະຂອບຂະໜາດໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກ Monte Carlo, ພວກເຮົາມີຄວາມພ້ອມທີ່ດີກວ່າທີ່ຈະກວດສອບຂໍ້ມູນ ແລະສະຫຼຸບຈາກມັນ.
ເອົາຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍຫຼັງ
ໃນ inference Bayesian, ການເກັບຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍຫລັງແມ່ນເປັນບາດກ້າວທີ່ສໍາຄັນ.
ຄວາມສາມາດໃນການເກັບຕົວຢ່າງຈາກຫລັງແມ່ນສໍາຄັນໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ບ່ອນທີ່ພວກເຮົາພະຍາຍາມຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະສ້າງການຄາດຄະເນ.
ວິທີການຂອງ Monte Carlo ສະເຫນີຍຸດທະສາດການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ຫຼາກຫຼາຍຈາກການແຈກຢາຍໂດຍຕົນເອງ, ລວມທັງຫລັງ.
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງປະກອບມີວິທີການປີ້ນກັນ, ວິທີການອົງປະກອບ, ວິທີການປະຕິເສດ, ແລະການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ສໍາຄັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດສະກັດຕົວຢ່າງຕົວແທນຈາກທາງຫລັງ, ໃຫ້ພວກເຮົາກວດເບິ່ງແລະເຂົ້າໃຈຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຕົວແບບຂອງພວກເຮົາ.
Monte Carlo ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ algorithms Monte Carlo ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອປະມານການແຈກຢາຍຫຼັງ, ເຊິ່ງກວມເອົາຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງຕົວກໍານົດການແບບຈໍາລອງທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນ.
ເຕັກນິກ Monte Carlo ຊ່ວຍໃຫ້ການວັດແທກຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະການຄາດຄະເນຂອງປະລິມານຂອງຄວາມສົນໃຈ, ເຊັ່ນ: ມູນຄ່າຄວາມຄາດຫວັງແລະຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດຕົວແບບ, ໂດຍການເກັບຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍຫລັງ.
ຕົວຢ່າງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນວິທີການຮຽນຮູ້ຕ່າງໆເພື່ອຜະລິດການຄາດຄະເນ, ປະຕິບັດການຄັດເລືອກຕົວແບບ, ການວັດແທກຄວາມສັບສົນຂອງຕົວແບບ, ແລະປະຕິບັດການ inference Bayesian.
ນອກຈາກນັ້ນ, ເຕັກນິກຂອງ Monte Carlo ສະຫນອງກອບທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບການຈັດການກັບພື້ນທີ່ພາລາມິເຕີໃນມິຕິລະດັບສູງແລະແບບຈໍາລອງທີ່ສັບສົນ, ຊ່ວຍໃຫ້ການສໍາຫຼວດການແຈກຢາຍທາງຫລັງຢ່າງໄວວາແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ເຂັ້ມແຂງ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ເຕັກນິກຂອງ Monte Carlo ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພາະວ່າມັນອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການວັດແທກຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ການຕັດສິນໃຈ, ແລະ inference ໂດຍອີງໃສ່ການແຈກຢາຍຫລັງ.
ໂສ້ Markov
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov ແມ່ນແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອະທິບາຍຂະບວນການ stochastic ທີ່ສະຖານະຂອງລະບົບໃນເວລານີ້ຖືກກໍານົດພຽງແຕ່ໂດຍສະຖານະທີ່ຜ່ານມາຂອງມັນ.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov, ໃນຄໍາສັບທີ່ງ່າຍດາຍ, ແມ່ນລໍາດັບຂອງເຫດການແບບສຸ່ມຫຼືລັດທີ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຫັນປ່ຽນຈາກລັດຫນຶ່ງໄປຫາອີກລັດຫນຶ່ງແມ່ນຖືກກໍານົດໂດຍຊຸດຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ເອີ້ນວ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປ່ຽນແປງ.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຟີຊິກ, ເສດຖະສາດ, ແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ແລະພວກເຂົາສະຫນອງພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການສຶກສາແລະການຈໍາລອງລະບົບທີ່ສັບສົນກັບພຶດຕິກໍາທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov ແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງໃກ້ຊິດກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພາະວ່າພວກມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງແບບຈໍາລອງແລະປະເມີນຄວາມສໍາພັນທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ແລະສ້າງຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ສັບສົນ.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov ຖືກຈ້າງເຂົ້າໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ການເພີ່ມຂໍ້ມູນ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງລໍາດັບ, ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງການຜະລິດ.
ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເກັບກໍາຮູບແບບແລະຄວາມສໍາພັນທີ່ຕິດພັນໂດຍການກໍ່ສ້າງແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະການວິເຄາະຊຸດເວລາ.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov ມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນເຕັກນິກຂອງ Monte Carlo, ຊ່ວຍໃຫ້ການເກັບຕົວຢ່າງທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະການຄາດເດົາໂດຍປະມານໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ Bayesian, ເຊິ່ງມີຈຸດປະສົງເພື່ອຄາດຄະເນການແຜ່ກະຈາຍຫລັງທີ່ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນ.
ໃນປັດຈຸບັນ, ມີແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງໃນສະຖິຕິ Bayesian ແມ່ນການສ້າງຕົວເລກແບບສຸ່ມສໍາລັບການແຈກຢາຍໂດຍຕົນເອງ. ມາເບິ່ງວ່າມັນຊ່ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ແນວໃດ.
ການສ້າງຕົວເລກແບບສຸ່ມສໍາລັບການແຈກຢາຍໂດຍຕົນເອງ
ສໍາລັບວຽກງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດຕົວເລກແບບສຸ່ມຈາກການແຈກຢາຍຕາມຄວາມຕ້ອງການແມ່ນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ.
ສອງວິທີທີ່ນິຍົມກັນເພື່ອບັນລຸເປົ້າໝາຍນີ້ແມ່ນສູດການປີ້ນກັບ ແລະ ຂັ້ນຕອນການຍອມຮັບ-ປະຕິເສດ.
Inversion Algorithm
ພວກເຮົາສາມາດໄດ້ຮັບຕົວເລກແບບສຸ່ມຈາກການແຈກຢາຍທີ່ມີຟັງຊັນການແຈກຢາຍສະສົມ (CDF) ທີ່ຮູ້ຈັກໂດຍໃຊ້ສູດການປີ້ນກັບກັນ.
ພວກເຮົາສາມາດປ່ຽນຈໍານວນ Random ເປັນຕົວເລກສຸ່ມທີ່ມີການແຜ່ກະຈາຍທີ່ເຫມາະສົມໂດຍການປີ້ນ CDF.
ວິທີການນີ້ແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເກັບຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍທີ່ມີຊື່ສຽງນັບຕັ້ງແຕ່ມັນມີປະສິດທິພາບແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ.
ຂັ້ນຕອນການຍອມຮັບ-ປະຕິເສດ
ເມື່ອສູດການຄິດໄລ່ແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້, ຂັ້ນຕອນການຍອມຮັບ-ປະຕິເສດແມ່ນວິທີການທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະມີປະສິດທິພາບໃນການຜະລິດຕົວເລກແບບສຸ່ມ.
ດ້ວຍວິທີການນີ້, ຈຳນວນເຕັມແບບສຸ່ມຖືກຍອມຮັບ ຫຼື ປະຕິເສດໂດຍອີງໃສ່ການປຽບທຽບກັບຟັງຊັນຂອງຊອງຈົດໝາຍ. ມັນເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນການຂະຫຍາຍຂະບວນການອົງປະກອບແລະເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການຜະລິດຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍທີ່ສັບສົນ.
ໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ຂັ້ນຕອນການປະຕິເສດການຍອມຮັບແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບບັນຫາຫຼາຍມິຕິລະດັບຫຼືສະຖານະການທີ່ເຕັກນິກການປີ້ນກັບການວິເຄາະກົງແມ່ນບໍ່ປະຕິບັດໄດ້.
ການນໍາໃຊ້ໃນຊີວິດຈິງແລະສິ່ງທ້າທາຍ
ຊອກຫາຫນ້າທີ່ຊອງຈົດຫມາຍທີ່ເຫມາະສົມຫຼືປະມານການແຈກຢາຍເປົ້າຫມາຍທີ່ສໍາຄັນແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບທັງສອງວິທີການປະຕິບັດຕົວຈິງ.
ນີ້ມັກຈະຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບຄຸນສົມບັດຂອງການແຈກຢາຍ.
ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນອັນຫນຶ່ງທີ່ຕ້ອງຄໍານຶງເຖິງແມ່ນອັດຕາສ່ວນການຍອມຮັບ, ເຊິ່ງວັດແທກປະສິດທິພາບຂອງ algorithm.
ເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນຂອງການແຈກຢາຍແລະການສາບແຊ່ງຂະຫນາດ, ວິທີການຍອມຮັບ - ປະຕິເສດສາມາດ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ກາຍເປັນບັນຫາໃນບັນຫາທີ່ມີລະດັບສູງ. ວິທີການທາງເລືອກແມ່ນຕ້ອງການເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້.
ປັບປຸງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການເພີ່ມຂໍ້ມູນ, ການຕິດຕັ້ງແບບຈໍາລອງ, ແລະການຄາດຄະເນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການສ້າງຈໍານວນເຕັມແບບສຸ່ມຈາກການແຈກຢາຍໂດຍຕົນເອງ.
ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ສາມາດເລືອກຕົວຢ່າງຈາກຫຼາກຫຼາຍຂອງການແຈກຢາຍໂດຍການນໍາໃຊ້ວິທີການ inversion ແລະຍອມຮັບ - ປະຕິເສດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບ.
ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ Bayesian, ບ່ອນທີ່ການແຈກຢາຍທາງຫຼັງເລື້ອຍໆຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນໂດຍການເກັບຕົວຢ່າງ, ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີປະໂຫຍດຫຼາຍ.
ດຽວນີ້, ໃຫ້ກ້າວໄປສູ່ແນວຄວາມຄິດອື່ນ.
ການນໍາສະເຫນີກ່ຽວກັບ ABC (ການຄິດໄລ່ໂດຍປະມານ Bayesian)
Approximate Bayesian Computation (ABC) ແມ່ນວິທີການສະຖິຕິທີ່ໃຊ້ໃນການຄິດໄລ່ຫນ້າທີ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ເຊິ່ງກໍານົດຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການເປັນພະຍານຂອງຂໍ້ມູນຕົວກໍານົດການແບບຈໍາລອງ, ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍ.
ແທນທີ່ຈະຄິດໄລ່ຫນ້າທີ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ABC ໃຊ້ simulations ເພື່ອຜະລິດຂໍ້ມູນຈາກຕົວແບບທີ່ມີຄ່າພາລາມິເຕີທາງເລືອກ.
ຂໍ້ມູນຈໍາລອງແລະສັງເກດໄດ້ຖືກປຽບທຽບ, ແລະການຕັ້ງຄ່າພາລາມິເຕີທີ່ສ້າງ simulations ປຽບທຽບໄດ້ຖືກເກັບຮັກສາໄວ້.
ການຄາດຄະເນທີ່ຫຍາບຄາຍຂອງການແຜ່ກະຈາຍຂອງຕົວກໍານົດການທາງຫລັງສາມາດຜະລິດໄດ້ໂດຍການເຮັດຊ້ໍາຂະບວນການນີ້ດ້ວຍການຈໍາລອງຈໍານວນຫລາຍ, ອະນຸຍາດໃຫ້ inference Bayesian.
ແນວຄວາມຄິດຂອງ ABC
ແນວຄວາມຄິດຫຼັກຂອງ ABC ແມ່ນການປຽບທຽບຂໍ້ມູນຈໍາລອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍຕົວແບບກັບຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນໂດຍບໍ່ໄດ້ຄິດໄລ່ຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບຫນ້າທີ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້.
ABC ເຮັດວຽກໂດຍການກໍານົດໄລຍະຫ່າງຫຼືການວັດແທກຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະຫວ່າງຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນແລະຂໍ້ມູນຈໍາລອງ.
ຖ້າໄລຍະຫ່າງແມ່ນຫນ້ອຍກວ່າຂອບເຂດທີ່ແນ່ນອນ, ຄ່າພາລາມິເຕີທີ່ໃຊ້ໃນການກໍ່ສ້າງການຈໍາລອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນຄິດວ່າສົມເຫດສົມຜົນ.
ABC ສ້າງການປະມານການແຈກຢາຍທາງຫຼັງໂດຍການເຮັດຊ້ໍາຂັ້ນຕອນການຍອມຮັບ - ປະຕິເສດນີ້ດ້ວຍຄ່າພາລາມິເຕີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄ່າພາລາມິເຕີທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນ.
ABCs ຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ABC ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ການຄາດເດົາທີ່ອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເນື່ອງຈາກຮູບແບບທີ່ສັບສົນຫຼືການຄິດໄລ່ລາຄາແພງ. ABC ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບຫຼາຍໆຄໍາຮ້ອງສະຫມັກລວມທັງການເລືອກແບບຈໍາລອງ, ການຄາດຄະເນພາລາມິເຕີ, ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງການຜະລິດ.
ABC ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າແຕ້ມ inferences ກ່ຽວກັບຕົວກໍານົດການຂອງຕົວແບບແລະເລືອກຮູບແບບທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍການປຽບທຽບຂໍ້ມູນຈໍາລອງແລະຕົວຈິງ.
ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງຕົວແບບ, ປະຕິບັດການປຽບທຽບແບບຈໍາລອງ, ແລະສ້າງການຄາດຄະເນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນໂດຍການປະມານການແຈກຢາຍທາງຫລັງຜ່ານ ABC, ເຖິງແມ່ນວ່າການປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ແມ່ນລາຄາແພງຫຼືບໍ່ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້.
ສະຫຼຸບ
ສຸດທ້າຍ, ສະຖິຕິ Bayesian ສະຫນອງກອບທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການ inference ແລະສ້າງແບບຈໍາລອງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໃຫ້ພວກເຮົາລວມເອົາຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາ, ຈັດການກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖື.
ວິທີການ Monte Carlo ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນສະຖິຕິ Bayesian ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພາະວ່າພວກເຂົາອະນຸຍາດໃຫ້ຂຸດຄົ້ນປະສິດທິພາບຂອງສະຖານທີ່ພາລາມິເຕີທີ່ສັບສົນ, ການຄາດຄະເນມູນຄ່າຂອງຄວາມສົນໃຈ, ແລະການເກັບຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍຫລັງ.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ Markov ເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍແລະຈໍາລອງລະບົບ probabilistic ຂອງພວກເຮົາ, ແລະການຜະລິດຕົວເລກແບບສຸ່ມສໍາລັບການແຈກຢາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຊ່ວຍໃຫ້ການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະການປະຕິບັດທີ່ດີກວ່າ.
ສຸດທ້າຍ, Approximate Bayesian Computation (ABC) ແມ່ນເຕັກນິກທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການປະຕິບັດການຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກແລະການຜະລິດຄໍາຕັດສິນຂອງ Bayesian ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ພວກເຮົາສາມາດພັດທະນາຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພວກເຮົາ, ປັບປຸງແບບຈໍາລອງ, ແລະການຕັດສິນທີ່ມີການສຶກສາໃນຂົງເຂດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍການໃຊ້ຫຼັກການເຫຼົ່ານີ້.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ