Байесийн статистикийн хүчирхэг хүрээ нь машин сургалт зэрэг олон салбарт өргөн хэрэглэгдэх болсон.
Байесийн статистик нь тогтоосон параметр, цэгийн тооцооллоос хамаардаг сонгодог статистикаас ялгаатай нь уян хатан, магадлалын дүгнэлт гаргах аргыг санал болгодог.
Энэ нь бидэнд байгаа мэдлэгийг харгалзан үзэх, шинэ мэдээлэл гарч ирэх үед үзэл бодлоо өөрчлөх боломжийг олгодог.
Байесийн статистик нь тодорхойгүй байдлыг хүлээн зөвшөөрч, магадлалын хуваарилалтыг ашиглан илүү үндэслэлтэй дүгнэлт хийж, илүү найдвартай дүгнэлт гаргах боломжийг бидэнд олгодог.
Байесийн арга барилууд нь төвөгтэй холболтыг загварчлах, хязгаарлагдмал өгөгдлийг удирдах, хэт тохирох асуудлыг шийдвэрлэхэд онцгой байр суурьтай байдаг. машин суралцах.
Бид энэ нийтлэлд Bayesian статистикийн дотоод үйл ажиллагаа, түүнчлэн машин сургалтын талбарт түүний хэрэглээ, ашиг тусыг авч үзэх болно.
Байесийн статистикийн зарим гол ойлголтыг Machine Learning-д ихэвчлэн ашигладаг. Эхнийхийг шалгацгаая; Монте Карло арга.
Монте Карло арга
Байесийн статистикийн хувьд Монте-Карлогийн техник нь зайлшгүй шаардлагатай бөгөөд тэдгээр нь машин сургалтын хэрэглээнд чухал нөлөө үзүүлдэг.
Монте Карло нь магадлалын тархалтаас санамсаргүй түүврүүдийг үүсгэх, интеграл эсвэл арын тархалт гэх мэт нарийн төвөгтэй тооцоололд ойртуулахыг шаарддаг.
Монте-Карлогийн арга нь сонирхлын хэмжээг тооцоолох, өндөр хэмжээст параметрийн орон зайг судлах үр дүнтэй арга бөгөөд сонирхлын хуваарилалтаас дахин дахин түүвэр авч, олдворын дундажийг тооцдог.
Статистикийн симуляцид тулгуурлан энэхүү техник нь судлаачдад үндэслэлтэй дүгнэлт гаргах, тодорхой бус байдлыг тоолж, баттай дүгнэлт гаргахад тусалдаг.
Үр дүнтэй тооцоололд Монте Карлог ашиглах
Байесийн статистикийн арын тархалтыг тооцоолоход ихэвчлэн нарийн төвөгтэй интеграл шаардлагатай байдаг.
Монте-Карлогийн техникээр хангагдсан эдгээр интегралуудыг үр ашигтай ойртуулах нь арын тархалтыг үр дүнтэй судлах боломжийг бидэнд олгодог.
Энэ нь нарийн төвөгтэй загвар, өндөр хэмжээст параметрийн орон зай нь нийтлэг тохиолддог машин сургалтын хувьд маш чухал юм.
Монте-Карлогийн арга техникийг ашиглан хүлээлтийн утга, гистограмм, хязгаарлагдмал байдал зэрэг сонирхол татахуйц хувьсагчдыг үр дүнтэй тооцоолсноор бид өгөгдлийг судалж, дүгнэлт гаргахад илүү сайн бэлтгэгдсэн болно.
Арын тархалтаас дээж авах
Байесийн дүгнэлтэд арын тархалтаас түүвэр авах нь чухал алхам юм.
Бид өгөгдлөөс суралцаж, таамаглал дэвшүүлэхийг оролддог машин сургалтын програмуудад арын хэсгээс түүвэрлэх чадвар маш чухал юм.
Монте-Карлогийн аргууд нь дурын тархалтаас түүврийн янз бүрийн стратегиудыг санал болгодог.
Урвуулах арга, найрлагын арга, татгалзах арга, ач холбогдлын түүвэрлэлт зэргийг багтаасан эдгээр аргууд нь ар талаас нь төлөөлөх дээжийг гаргаж авах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь бидний загвартай холбоотой тодорхой бус байдлыг шалгаж, ойлгох боломжийг бидэнд олгодог.
Машины сургалтын Монте Карло
Монте-Карлогийн алгоритмууд нь ажиглагдсан өгөгдөлд өгөгдсөн загварын параметрүүдийн тодорхойгүй байдлыг багтаасан арын тархалтыг ойролцоогоор тооцоолохын тулд машин сурахад ихэвчлэн ашиглагддаг.
Монте-Карлогийн техникүүд нь арын тархалтаас түүвэрлэх замаар тодорхой бус байдлыг хэмжих, хүлээлтийн утга, загварын гүйцэтгэлийн үзүүлэлт зэрэг сонирхлын хэмжээг тооцоолох боломжийг олгодог.
Эдгээр дээжийг таамаглал гаргах, загвар сонгох, загварын нарийн төвөгтэй байдлыг хэмжих, Байесийн дүгнэлтийг хэрэгжүүлэхэд янз бүрийн сургалтын аргуудад ашигладаг.
Цаашилбал, Монте-Карлогийн техникүүд нь өндөр хэмжээст параметрийн орон зай, төвөгтэй загваруудыг шийдвэрлэх олон талын хүрээг бүрдүүлдэг бөгөөд энэ нь арын тархалтыг хурдан судлах, найдвартай шийдвэр гаргах боломжийг олгодог.
Дүгнэж хэлэхэд, Монте Карлогийн техникүүд нь машин сурахад чухал ач холбогдолтой бөгөөд учир нь тэд тодорхой бус байдлыг хэмжих, шийдвэр гаргах, арын тархалт дээр үндэслэн дүгнэлт гаргахад тусалдаг.
Марковын хэлхээ
Марковын гинж нь системийн тодорхой агшин дахь төлөвийг зөвхөн өмнөх төлөвөөр нь тодорхойлдог стохастик үйл явцыг тодорхойлоход ашигладаг математик загварууд юм.
Марковын хэлхээ нь энгийн үгээр хэлбэл, нэг төлөвөөс нөгөөд шилжих магадлал нь шилжилтийн магадлал гэж нэрлэгддэг магадлалын багцаар тодорхойлогддог санамсаргүй үйл явдал эсвэл төлөвүүдийн дараалал юм.
Марковын гинжийг физик, эдийн засаг, компьютерийн шинжлэх ухаанд ашигладаг бөгөөд тэдгээр нь магадлалын зан үйл бүхий нарийн төвөгтэй системийг судлах, дуурайлган загварчлахад хүчтэй үндэс суурь болдог.
Марковын гинж нь хувьсах хамаарлыг загварчлах, үнэлэх, магадлалын төвөгтэй тархалтаас дээж үүсгэх боломжийг олгодог тул машин сургалттай нягт холбоотой байдаг.
Марковын гинж нь өгөгдлийг нэмэгдүүлэх, дарааллын загварчлал, үүсгэгч загварчлал зэрэг програмуудад зориулж машин сургалтын ажилд ашиглагддаг.
Машин сургалтын техник нь ажиглагдсан өгөгдөл дээр Марковын гинжин загваруудыг барьж, сургах замаар үндсэн хэв маяг, харилцаа холбоог олж авч чаддаг бөгөөд энэ нь яриа таних, байгалийн хэлийг боловсруулах, цаг хугацааны цувралын шинжилгээ зэрэг хэрэглээнд тустай болгодог.
Марковын хэлхээ нь Монте-Карлогийн техникт онцгой ач холбогдолтой бөгөөд Байесийн машин сургалтанд үр дүнтэй түүвэрлэлт болон ойролцоо дүгнэлт гаргах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь ажиглагдсан өгөгдлийн ар талын тархалтыг урьдчилан таамаглах зорилготой юм.
Одоо Bayesian Statistics-д өөр нэг чухал ойлголт байдаг бөгөөд дурын тархалтад зориулж санамсаргүй тоонуудыг үүсгэдэг. Энэ нь машин сурахад хэрхэн тусалж байгааг харцгаая.
Дурын хуваарилалтад зориулсан санамсаргүй тоо үүсгэх
Машины сургалтын төрөл бүрийн даалгаврын хувьд дурын тархалтаас санамсаргүй тоо гаргах чадвар чухал юм.
Энэ зорилгод хүрэх хоёр түгээмэл арга бол урвуу алгоритм ба хүлээн зөвшөөрөх-татгалзах алгоритм юм.
Хувиргах алгоритм
Бид урвуу алгоритмыг ашиглан мэдэгдэж буй хуримтлагдсан тархалтын функцтэй (CDF) тархалтаас санамсаргүй тоонуудыг авч болно.
Бид CDF-ийг эргүүлснээр жигд санамсаргүй тоонуудыг тохирох тархалттай санамсаргүй тоо болгон хувиргаж чадна.
Энэ арга нь үр дүнтэй бөгөөд ерөнхийдөө хэрэглэгдэх боломжтой тул алдартай тархалтаас дээж авахыг шаарддаг машин сургалтын програмуудад тохиромжтой.
Хүлээн зөвшөөрөх-татгалзах алгоритм
Уламжлалт алгоритм байхгүй үед хүлээн зөвшөөрөх-татгалзах алгоритм нь санамсаргүй тоо гаргах олон талын, үр дүнтэй арга юм.
Энэ аргын тусламжтайгаар дугтуйны функцтэй харьцуулах үндсэн дээр санамсаргүй бүхэл тоог хүлээн зөвшөөрч эсвэл татгалздаг. Энэ нь найрлагын үйл явцын өргөтгөл болж ажилладаг бөгөөд нарийн төвөгтэй тархалтаас дээж гаргахад зайлшгүй шаардлагатай.
Машины сургалтын хувьд хүлээн авах-татгалзах алгоритм нь олон хэмжээст асуудал эсвэл шууд аналитик урвуу хийх арга нь боломжгүй нөхцөл байдлыг шийдвэрлэхэд онцгой чухал юм.
Бодит амьдрал ба сорилтод ашиглах
Зорилтот хуваарилалтыг голчлон харуулах тохирох дугтуйны функцууд эсвэл ойролцоо утгыг олох нь хоёр аргыг практикт хэрэгжүүлэхэд зайлшгүй шаардлагатай.
Энэ нь ихэвчлэн тархалтын шинж чанарыг сайтар ойлгох шаардлагатай болдог.
Анхаарах ёстой нэг чухал зүйл бол алгоритмын үр ашгийг хэмждэг хүлээн авах харьцаа юм.
Түгээлтийн нарийн төвөгтэй байдал ба хэмжээст байдлын хараалын улмаас хүлээн зөвшөөрөх-татгалзах арга нь өндөр хэмжээст асуудалд асуудал үүсгэж болзошгүй юм. Эдгээр асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд өөр аргууд шаардлагатай.
Машины сургалтыг сайжруулах
Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх, загвар тохируулах, тодорхойгүй байдлын тооцоо зэрэг ажлуудын хувьд машин сурах нь дурын тархалтаас санамсаргүй бүхэл тоо үүсгэхийг шаарддаг.
Машинаар сурах алгоритмууд урвуу болон хүлээн зөвшөөрөх-татгалзах аргуудыг ашиглан төрөл бүрийн тархалтаас дээжийг сонгож, илүү уян хатан загварчлал, сайжруулсан гүйцэтгэлийг хийх боломжтой.
Дээж авах замаар арын тархалтыг ихэвчлэн тооцоолох шаардлагатай байдаг Bayesian машин сургалтын хувьд эдгээр аргууд нь маш их тустай байдаг.
Одоо өөр ойлголт руу шилжье.
ABC-ийн танилцуулга (Байесын ойролцоо тооцоолол)
Ойролцоогоор Bayesian Computation (ABC) нь магадлалын функцийг тооцоолоход хэрэглэгддэг статистик арга бөгөөд энэ нь загварын параметрүүдэд өгөгдсөн өгөгдлийг гэрчлэх магадлалыг тодорхойлдог.
ABC нь магадлалын функцийг тооцоолохын оронд өөр параметрийн утгууд бүхий загвараас өгөгдөл гаргахын тулд симуляцийг ашигладаг.
Дараа нь загварчилсан болон ажиглагдсан өгөгдлийг харьцуулж, харьцуулж болох симуляци үүсгэх параметрийн тохиргоог хадгална.
Параметрүүдийн арын тархалтын ойролцоогоор тооцооллыг энэ процессыг олон тооны симуляциар давтан хийснээр Байесийн дүгнэлт гаргах боломжтой болно.
ABC үзэл баримтлал
ABC-ийн үндсэн үзэл баримтлал нь магадлалын функцийг тодорхой тооцоолохгүйгээр загвараар үүсгэгдсэн загварчилсан өгөгдлийг ажиглагдсан өгөгдөлтэй харьцуулах явдал юм.
ABC нь ажиглагдсан болон загварчилсан өгөгдлийн хоорондох зай эсвэл ялгаатай байдлын хэмжигдэхүүнийг тогтоох замаар ажилладаг.
Хэрэв зай нь тодорхой босго хэмжээнээс бага байвал холбогдох симуляцийг бий болгоход ашигласан параметрийн утгыг үндэслэлтэй гэж үзнэ.
ABC нь энэхүү хүлээн авах-татгалзах үйл явцыг өөр өөр параметрийн утгуудаар давтаж, ажиглагдсан өгөгдлийн дагуу боломжит параметрийн утгыг харуулах замаар арын тархалтын ойролцоо тооцоог үүсгэдэг.
Machine Learning-ийн ABCs
ABC-ийг машин сургалтанд, ялангуяа төвөгтэй эсвэл тооцооллын хувьд үнэтэй загвараас болж магадлалд суурилсан дүгнэлт хийхэд хэцүү үед ашигладаг. ABC-ийг загвар сонгох, параметрийн тооцоолол, үүсгэгч загварчлал зэрэг олон төрлийн хэрэглээнд ашиглаж болно.
Машин сургалтын ABC нь судлаачдад загвар параметрийн талаар дүгнэлт гаргах, загварчилсан болон бодит өгөгдлийг харьцуулах замаар хамгийн сайн загварыг сонгох боломжийг олгодог.
Машинаар сурах алгоритмууд магадлалын үнэлгээ нь үнэтэй эсвэл боломжгүй байсан ч ABC-ээр дамжуулан арын тархалтыг ойртуулах замаар загварын тодорхойгүй байдлын талаарх ойлголтыг олж авах, загварын харьцуулалт хийх, ажиглагдсан өгөгдөлд үндэслэн таамаглал үүсгэх боломжтой.
Дүгнэлт
Эцэст нь, Bayesian статистик нь машин сургалтын талаархи дүгнэлт, загварчлалын бат бөх тогтолцоог бүрдүүлж, өмнөх мэдээллийг нэгтгэх, тодорхойгүй байдлыг даван туулах, найдвартай үр дүнд хүрэх боломжийг олгодог.
Монте-Карлогийн аргууд нь нарийн төвөгтэй параметрийн орон зайг үр ашигтай судлах, сонирхсон утгыг тооцоолох, арын тархалтаас түүвэрлэх боломжийг олгодог тул Байесийн статистик болон машин суралцахад зайлшгүй шаардлагатай.
Марковын гинж нь магадлалын системийг дүрслэх, дуурайх чадварыг нэмэгдүүлж, өөр өөр тархалтад зориулж санамсаргүй тоо гаргах нь илүү уян хатан загварчлал, гүйцэтгэлийг сайжруулах боломжийг олгодог.
Эцэст нь хэлэхэд, Байесын ойролцоо тооцоолол (ABC) нь хүнд хэцүү магадлалын тооцоолол хийх, машин сургалтын явцад Байесийн дүгнэлт гаргахад хэрэгтэй арга юм.
Бид эдгээр зарчмуудыг ашигласнаар машин сургалтын чиглэлээр ойлголтоо хөгжүүлж, загвараа сайжруулж, мэдлэгтэй дүгнэлт хийж чадна.
хариу үлдээх