ബയേഷ്യൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ശക്തമായ ചട്ടക്കൂട് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉൾപ്പെടെ പല വിഷയങ്ങളിലും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.
ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ക്ലാസിക്കൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി അനുമാനത്തിന്റെ വഴക്കമുള്ളതും പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് രീതിയും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് സെറ്റ് പാരാമീറ്ററുകളെയും പോയിന്റ് എസ്റ്റിമേറ്റുകളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
നിലവിലുള്ള അറിവുകൾ കണക്കിലെടുക്കാനും പുതിയ വിവരങ്ങൾ വെളിച്ചത്തുവരുമ്പോൾ നമ്മുടെ കാഴ്ചപ്പാടുകൾ പരിഷ്കരിക്കാനും ഇത് നമ്മെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
അനിശ്ചിതത്വം അംഗീകരിച്ച് പ്രോബബിലിറ്റി ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി കൂടുതൽ വിവരമുള്ള വിധിന്യായങ്ങൾ നടത്താനും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനുമുള്ള ശേഷി ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നമുക്ക് നൽകുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ കണക്ഷനുകൾ മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും പരിമിതമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഓവർഫിറ്റിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ബയേസിയൻ സമീപനങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക കാഴ്ചപ്പാട് നൽകുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ്.
ഈ ലേഖനത്തിൽ ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങളും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലയിലെ അതിന്റെ ഉപയോഗങ്ങളും നേട്ടങ്ങളും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
ബയേസിയൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലെ ചില പ്രധാന ആശയങ്ങൾ സാധാരണയായി മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആദ്യത്തേത് പരിശോധിക്കാം; മോണ്ടെ കാർലോ രീതി.
മോണ്ടെ കാർലോ രീതി
ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിൽ, മോണ്ടെ കാർലോ ടെക്നിക്കുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കൂടാതെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവയ്ക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രത്യാഘാതങ്ങളുണ്ട്.
പ്രോബബിലിറ്റി ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകളിൽ നിന്ന് ഇന്റഗ്രലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പോസ്റ്റീരിയർ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനുകൾ പോലെയുള്ള ഏകദേശ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ വരെ റാൻഡം സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് മോണ്ടെ കാർലോയാണ്.
പലിശയുടെ വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ആവർത്തിച്ച് സാമ്പിൾ ചെയ്തും കണ്ടെത്തലുകളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കിയും പലിശയുടെ അളവ് കണക്കാക്കുന്നതിനും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള പാരാമീറ്റർ സ്പെയ്സുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനും മോണ്ടെ കാർലോ രീതി ഫലപ്രദമായ സമീപനം നൽകുന്നു.
സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സിമുലേഷനുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, വിവരമുള്ള വിധിന്യായങ്ങൾ നടത്താനും അനിശ്ചിതത്വം അളക്കാനും ഉറച്ച കണ്ടെത്തലുകൾ നേടാനും ഈ സാങ്കേതികത ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുന്നു.
ഫലപ്രദമായ കണക്കുകൂട്ടലിനായി മോണ്ടെ കാർലോ ഉപയോഗിക്കുന്നു
ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ പിൻഭാഗത്തെ വിതരണം കണക്കാക്കുന്നതിന് പലപ്പോഴും സങ്കീർണ്ണമായ ഇന്റഗ്രലുകൾ ആവശ്യമാണ്.
മോണ്ടെ കാർലോ ടെക്നിക് നൽകുന്ന ഈ ഇന്റഗ്രലുകളുടെ കാര്യക്ഷമമായ ഏകദേശം പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തെ കാര്യക്ഷമമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഇത് നിർണായകമാണ്, ഇവിടെ സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകളും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള പാരാമീറ്റർ സ്പെയ്സുകളും ഒരു സാധാരണ സംഭവമാണ്.
മോണ്ടെ കാർലോ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മൂല്യങ്ങൾ, ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ, പാർശ്വവൽക്കരണങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള താൽപ്പര്യമുള്ള വേരിയബിളുകൾ ഫലപ്രദമായി കണക്കാക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റ പരിശോധിക്കാനും അതിൽ നിന്ന് നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനും ഞങ്ങൾ കൂടുതൽ സജ്ജരാണ്.
പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു സാമ്പിൾ എടുക്കുന്നു
ബയേസിയൻ അനുമാനത്തിൽ, പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പിൾ ഒരു പ്രധാന ഘട്ടമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പിൻഭാഗത്ത് നിന്ന് സാമ്പിൾ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് നിർണായകമാണ്, അവിടെ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും ശ്രമിക്കുന്നു.
മോണ്ടെ കാർലോ രീതികൾ പിൻഭാഗം ഉൾപ്പെടെയുള്ള അനിയന്ത്രിതമായ വിതരണങ്ങളിൽ നിന്ന് വിവിധ സാമ്പിൾ തന്ത്രങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
വിപരീത രീതി, കോമ്പോസിഷൻ രീതി, നിരസിക്കൽ രീതി, പ്രാധാന്യം സാമ്പിളുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഈ സമീപനങ്ങൾ, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അനിശ്ചിതത്വം പരിശോധിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന, പിൻഭാഗത്ത് നിന്ന് പ്രതിനിധി സാമ്പിളുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഞങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ മോണ്ടെ കാർലോ
മോണ്ടെ കാർലോ അൽഗോരിതങ്ങൾ സാധാരണയായി മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ പിൻഭാഗത്തെ വിതരണങ്ങളെ കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റ നൽകിയ മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ അനിശ്ചിതത്വത്തെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
മോണ്ടെ കാർലോ ടെക്നിക്കുകൾ അനിശ്ചിതത്വത്തിന്റെ അളവെടുപ്പ് സാധ്യമാക്കുന്നു, പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തിൽ നിന്ന് സാമ്പിൾ ചെയ്തുകൊണ്ട് പ്രതീക്ഷയുടെ മൂല്യങ്ങളും മോഡൽ പ്രകടന സൂചകങ്ങളും പോലുള്ള താൽപ്പര്യത്തിന്റെ അളവുകൾ കണക്കാക്കുന്നു.
പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനും മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ നടത്താനും മോഡൽ സങ്കീർണ്ണത അളക്കാനും ബയേസിയൻ അനുമാനം നടപ്പിലാക്കാനും ഈ സാമ്പിളുകൾ വിവിധ പഠന രീതികളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, മോണ്ടെ കാർലോ ടെക്നിക്കുകൾ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള പാരാമീറ്റർ സ്പെയ്സുകളും സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ബഹുമുഖ ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു, ഇത് ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പിൻ വിതരണ പര്യവേക്ഷണത്തിനും ശക്തമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും അനുവദിക്കുന്നു.
ഉപസംഹാരമായി, മോണ്ടെ കാർലോ ടെക്നിക്കുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ പ്രധാനമാണ്, കാരണം അവ പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അനിശ്ചിതത്വ അളക്കൽ, തീരുമാനമെടുക്കൽ, അനുമാനം എന്നിവ സുഗമമാക്കുന്നു.
മാർക്കോവ് ചങ്ങലകൾ
മാർക്കോവ് ശൃംഖലകൾ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളാണ്, അവ ഒരു പ്രത്യേക നിമിഷത്തിൽ ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ അവസ്ഥ അതിന്റെ മുൻ അവസ്ഥയാൽ മാത്രം നിർണ്ണയിക്കപ്പെടുന്ന സ്ഥായിയായ പ്രക്രിയകളെ വിവരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒരു മാർക്കോവ് ശൃംഖല, ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഒരു അവസ്ഥയിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറാനുള്ള സാധ്യതയെ പരിവർത്തന സാധ്യതകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു കൂട്ടം സംഭാവ്യതകളാൽ നിർവ്വചിക്കപ്പെടുന്ന ക്രമരഹിതമായ സംഭവങ്ങളുടെ അല്ലെങ്കിൽ അവസ്ഥകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ്.
ഫിസിക്സ്, ഇക്കണോമിക്സ്, കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് എന്നിവയിൽ മാർക്കോവ് ശൃംഖലകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് സ്വഭാവമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സിസ്റ്റങ്ങളെ പഠിക്കുന്നതിനും അനുകരിക്കുന്നതിനും ശക്തമായ അടിത്തറ നൽകുന്നു.
മാർക്കോവ് ശൃംഖലകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗുമായി അടുത്ത ബന്ധം പുലർത്തുന്നു, കാരണം അവ നിങ്ങളെ വേരിയബിൾ ബന്ധങ്ങളെ മാതൃകയാക്കാനും വിലയിരുത്താനും സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോബബിലിറ്റി വിതരണങ്ങളിൽ നിന്ന് സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ ഓഗ്മെന്റേഷൻ, സീക്വൻസ് മോഡലിംഗ്, ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗ് തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ മാർക്കോവ് ശൃംഖലകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾക്ക്, നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റയിൽ മാർക്കോവ് ചെയിൻ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ അടിസ്ഥാന പാറ്റേണുകളും ബന്ധങ്ങളും പിടിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും, ഇത് സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, സമയ ശ്രേണി വിശകലനം എന്നിവ പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു.
മോണ്ടെ കാർലോ ടെക്നിക്കുകളിൽ മാർക്കോവ് ശൃംഖലകൾ വളരെ പ്രധാനമാണ്, ഇത് ബയേസിയൻ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ കാര്യക്ഷമമായ സാംപ്ലിംഗും ഏകദേശ അനുമാനവും അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റ നൽകിയിരിക്കുന്ന പിൻഭാഗത്തെ വിതരണങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ഇപ്പോൾ, ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിൽ മറ്റൊരു പ്രധാന ആശയം ഉണ്ട്, അനിയന്ത്രിതമായ വിതരണങ്ങൾക്കായി ക്രമരഹിത സംഖ്യകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിന് ഇത് എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം.
അനിയന്ത്രിതമായ വിതരണങ്ങൾക്കുള്ള റാൻഡം നമ്പർ ജനറേഷൻ
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ വിവിധ ജോലികൾക്ക്, അനിയന്ത്രിതമായ വിതരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ക്രമരഹിതമായ സംഖ്യകൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള ശേഷി അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ഈ ലക്ഷ്യം നേടുന്നതിനുള്ള രണ്ട് ജനപ്രിയ രീതികൾ വിപരീത അൽഗോരിതം, സ്വീകാര്യത-നിരസിക്കൽ അൽഗോരിതം എന്നിവയാണ്.
വിപരീത അൽഗോരിതം
ഇൻവേർഷൻ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് അറിയപ്പെടുന്ന ക്യുമുലേറ്റീവ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ ഫംഗ്ഷൻ (സിഡിഎഫ്) ഉള്ള ഒരു വിതരണത്തിൽ നിന്ന് റാൻഡം നമ്പറുകൾ നമുക്ക് ലഭിക്കും.
CDF റിവേഴ്സ് ചെയ്ത് ഉചിതമായ വിതരണത്തോടെ നമുക്ക് ഏകീകൃത റാൻഡം നമ്പറുകളെ ക്രമരഹിത സംഖ്യകളാക്കി മാറ്റാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ സമീപനം അനുയോജ്യമാണ്, കാരണം ഇത് ഫലപ്രദവും പൊതുവെ ബാധകവുമാണ്.
സ്വീകാര്യത-നിരസിക്കൽ അൽഗോരിതം
ഒരു പരമ്പരാഗത അൽഗോരിതം ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ, ക്രമരഹിതമായ സംഖ്യകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ബഹുമുഖവും ഫലപ്രദവുമായ രീതിയാണ് സ്വീകാര്യത-നിരസിക്കൽ അൽഗോരിതം.
ഈ സമീപനത്തിലൂടെ, ഒരു എൻവലപ്പ് ഫംഗ്ഷനുമായുള്ള താരതമ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി റാൻഡം പൂർണ്ണസംഖ്യകൾ സ്വീകരിക്കുകയോ നിരസിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. കോമ്പോസിഷൻ പ്രക്രിയയുടെ ഒരു വിപുലീകരണമായി ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, സങ്കീർണ്ണമായ വിതരണങ്ങളിൽ നിന്ന് സാമ്പിളുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ പ്രശ്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ നേരിട്ടുള്ള വിശകലന വിപരീത സാങ്കേതികത അപ്രായോഗികമായ സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ സ്വീകാര്യത-നിരസിക്കൽ അൽഗോരിതം വളരെ പ്രധാനമാണ്.
യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിലും വെല്ലുവിളികളിലും ഉപയോഗം
രണ്ട് സമീപനങ്ങളും പ്രായോഗികമായി നിർവഹിക്കുന്നതിന്, ടാർഗെറ്റ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനെ പ്രധാനമാക്കുന്ന ഉചിതമായ എൻവലപ്പ് ഫംഗ്ഷനുകളോ ഏകദേശ കണക്കുകളോ കണ്ടെത്തേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
ഇത് പലപ്പോഴും വിതരണത്തിന്റെ ഗുണങ്ങളെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണ ആവശ്യമാണ്.
കണക്കിലെടുക്കേണ്ട ഒരു പ്രധാന ഘടകം സ്വീകാര്യത അനുപാതമാണ്, ഇത് അൽഗോരിതത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി അളക്കുന്നു.
വിതരണത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും ഡൈമൻഷണാലിറ്റി ശാപവും കാരണം, സ്വീകാര്യത-നിരസിക്കൽ സമീപനം, എന്നിരുന്നാലും, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള പ്രശ്നങ്ങളിൽ പ്രശ്നമുണ്ടാക്കാം. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ബദൽ സമീപനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു
ഡാറ്റാ ഓഗ്മെന്റേഷൻ, മോഡൽ സജ്ജീകരണം, അനിശ്ചിതത്വ എസ്റ്റിമേറ്റ് എന്നിവ പോലുള്ള ജോലികൾക്കായി, മെഷീൻ ലേണിംഗിന് അനിയന്ത്രിതമായ വിതരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ക്രമരഹിതമായ പൂർണ്ണസംഖ്യകൾ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് വിപരീത, സ്വീകാര്യത-നിരസിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച്, കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ള മോഡലിംഗും മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പ്രകടനവും അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് വിവിധ വിതരണങ്ങളിൽ നിന്ന് സാമ്പിളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനാകും.
ബയേസിയൻ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ, സാമ്പിൾ വഴി പിൻഭാഗത്തെ വിതരണങ്ങൾ പതിവായി കണക്കാക്കേണ്ടതിനാൽ, ഈ സമീപനങ്ങൾ വളരെ സഹായകരമാണ്.
ഇനി നമുക്ക് മറ്റൊരു ആശയത്തിലേക്ക് കടക്കാം.
എബിസിയുടെ ആമുഖം (ഏകദേശം ബയേസിയൻ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ)
പ്രോക്സിമേറ്റ് ബയേസിയൻ കംപ്യൂട്ടേഷൻ (എബിസി) എന്നത് സാധ്യതാ ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കുമ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സമീപനമാണ്, ഇത് മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയെ സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള സാധ്യത നിർണ്ണയിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്.
സാധ്യതാ ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കുന്നതിനുപകരം, ഇതര പാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങളുള്ള മോഡലിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ എബിസി സിമുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സിമുലേറ്റ് ചെയ്തതും നിരീക്ഷിച്ചതുമായ ഡാറ്റ പിന്നീട് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന സിമുലേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന പാരാമീറ്റർ ക്രമീകരണങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുന്നു.
ബയേസിയൻ അനുമാനം അനുവദിക്കുന്ന ഒരു വലിയ സംഖ്യ സിമുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നതിലൂടെ പരാമീറ്ററുകളുടെ പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തിന്റെ ഏകദേശ കണക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
എബിസി ആശയം
എബിസിയുടെ പ്രധാന ആശയം, സാധ്യതാ പ്രവർത്തനം വ്യക്തമായി കണക്കാക്കാതെ, മോഡൽ സൃഷ്ടിച്ച സിമുലേറ്റഡ് ഡാറ്റയെ നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ്.
നിരീക്ഷിച്ചതും അനുകരിച്ചതുമായ ഡാറ്റകൾക്കിടയിൽ ഒരു ദൂരമോ സാമ്യതയോ മെട്രിക് സ്ഥാപിച്ച് ABC പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ദൂരം ഒരു നിശ്ചിത പരിധിയിൽ കുറവാണെങ്കിൽ, അനുബന്ധ സിമുലേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങൾ ന്യായമാണെന്ന് കരുതുന്നു.
വ്യത്യസ്ത പാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ സ്വീകാര്യത-നിരസിക്കൽ പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുന്നതിലൂടെ ABC പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തിന്റെ ഏകദേശ കണക്ക് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റ നൽകിയിട്ടുള്ള വിശ്വസനീയമായ പാരാമീറ്റർ മൂല്യങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ എബിസികൾ
മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ എബിസി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും സങ്കീർണ്ണമോ കണക്കുകൂട്ടൽ ചെലവേറിയതോ ആയ മോഡലുകൾ കാരണം സാധ്യത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അനുമാനം ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, പാരാമീറ്റർ എസ്റ്റിമേഷൻ, ജനറേറ്റീവ് മോഡലിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി എബിസി ഉപയോഗിക്കാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ എബിസി, മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകളെക്കുറിച്ച് അനുമാനങ്ങൾ വരയ്ക്കാനും സിമുലേറ്റ് ചെയ്തതും യഥാർത്ഥവുമായ ഡാറ്റ താരതമ്യം ചെയ്ത് മികച്ച മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ഗവേഷകരെ അനുവദിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് മോഡൽ അനിശ്ചിതത്വത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനും മോഡൽ താരതമ്യങ്ങൾ നടത്താനും എബിസി വഴി പിൻഭാഗത്തെ വിതരണത്തെ ഏകദേശ കണക്കെടുപ്പിലൂടെ നിരീക്ഷിച്ച ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും, സാധ്യതയുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയം ചെലവേറിയതോ അസാധ്യമോ ആണെങ്കിലും.
തീരുമാനം
അവസാനമായി, ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ അനുമാനത്തിനും മോഡലിംഗിനും ശക്തമായ ഒരു ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു, ഇത് മുൻ വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താനും അനിശ്ചിതത്വത്തെ നേരിടാനും വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനും ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ബയേസിയൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലും മെഷീൻ ലേണിംഗിലും മോണ്ടെ കാർലോ രീതികൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം അവ സങ്കീർണ്ണമായ പാരാമീറ്റർ സ്പെയ്സുകളുടെ കാര്യക്ഷമമായ പര്യവേക്ഷണം, താൽപ്പര്യത്തിന്റെ മൂല്യങ്ങൾ കണക്കാക്കൽ, പിൻഭാഗത്തെ വിതരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള സാമ്പിൾ എന്നിവ അനുവദിക്കുന്നു.
മാർക്കോവ് ശൃംഖലകൾ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് സിസ്റ്റങ്ങളെ വിവരിക്കാനും അനുകരിക്കാനുമുള്ള ഞങ്ങളുടെ ശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ വ്യത്യസ്ത വിതരണങ്ങൾക്കായി ക്രമരഹിതമായ നമ്പറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ള മോഡലിംഗും മികച്ച പ്രകടനവും അനുവദിക്കുന്നു.
അവസാനമായി, ഏകദേശ ബയേസിയൻ കംപ്യൂട്ടേഷൻ (എബിസി) ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സാധ്യതയുള്ള കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ബയേസിയൻ വിധിന്യായങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ സാങ്കേതികതയാണ്.
ഈ തത്ത്വങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ നമുക്ക് നമ്മുടെ ധാരണ വികസിപ്പിക്കാനും മോഡലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലയിൽ വിദ്യാസമ്പന്നരായ വിലയിരുത്തലുകൾ നടത്താനും കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക