Bayesian စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ခိုင်မာသောမူဘောင်ကို စက်သင်ယူခြင်းအပါအဝင် ပညာရပ်များစွာတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုလာခဲ့သည်။
Bayesian ကိန်းဂဏန်းများသည် သတ်မှတ်ထားသော ဘောင်များနှင့် အမှတ်ခန့်မှန်းချက်များအပေါ် မူတည်သော ရှေးရိုးကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ကောက်ချက်ချနည်းကို ပေးပါသည်။
၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား လက်ရှိအသိပညာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်နှင့် သတင်းအချက်အလက်အသစ်များထွက်ပေါ်လာသောအခါ ကျွန်ုပ်တို့၏အမြင်များကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။
Bayesian စာရင်းအင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပိုမိုအသိဥာဏ်ရှိသော စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုများပြုလုပ်ရန်နှင့် မသေချာမရေရာမှုများကို လက်ခံကာ ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော ကောက်ချက်ဆွဲနိုင်သည့် စွမ်းရည်ကို ပေးပါသည်။
Bayesian ချဉ်းကပ်မှုများသည် ရှုပ်ထွေးသောချိတ်ဆက်မှုများကို ပုံစံထုတ်ရန်၊ ကန့်သတ်ထားသောဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ဆက်စပ်မှုတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ခြင်းတို့ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းအတွက် ထူးခြားသောရှုထောင့်ကို ပေးဆောင်သည်။ စက်သင်ယူမှု.
ဤဆောင်းပါးတွင် Bayesian စာရင်းအင်းများ၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများအပြင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများကို ကြည့်ရှုပါမည်။
Bayesian စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ အဓိကသဘောတရားအချို့ကို Machine Learning တွင် အသုံးများသည်။ ပထမတစ်ခုကို စစ်ဆေးကြည့်ရအောင်။ Monte Carlo နည်းလမ်း။
Monte Carlo နည်းလမ်း
Bayesian စာရင်းအင်းများတွင်၊ Monte Carlo နည်းစနစ်များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့သည် စက်သင်ယူခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် အရေးကြီးသောသက်ရောက်မှုများရှိသည်။
Monte Carlo သည် ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဝေမှုများမှ ကျပန်းနမူနာများကို ပေါင်းစည်းခြင်း သို့မဟုတ် နောက်ဆက်တွဲ ဖြန့်ဝေမှုများကဲ့သို့ အနီးစပ်ဆုံး ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများအထိ ပါဝင်ပါသည်။
Monte Carlo Method သည် စိတ်ဝင်စားမှုပမာဏများကို ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် စိတ်ဝင်စားမှုဖြန့်ဝေခြင်းမှ ထပ်ခါတလဲလဲ နမူနာယူခြင်းဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိချက်များကို ပျမ်းမျှအားဖြင့် မြင့်မားသောအဖက်ဖက်မှ ဘောင်များကို ရှာဖွေခြင်းအတွက် ထိရောက်သောချဉ်းကပ်မှုကို ပေးပါသည်။
စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သရုပ်ဖော်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ ဤနည်းပညာသည် သုတေသီများအား အသိဥာဏ်ဖြင့် စီရင်ဆုံးဖြတ်ရန်၊ မသေချာမရေရာမှုများကို တွက်ချက်ရန်နှင့် ခိုင်မာသော တွေ့ရှိချက်များကို ရရှိစေရန် ကူညီပေးပါသည်။
ထိရောက်သောတွက်ချက်မှုအတွက် Monte Carlo ကိုအသုံးပြုခြင်း။
Bayesian ကိန်းဂဏန်းများ ၏ နောက်ဆက်တွဲ ဖြန့်ဖြူးမှုကို တွက်ချက်ရာတွင် မကြာခဏ ရှုပ်ထွေးသော ပေါင်းစပ်မှုများ လိုအပ်သည်။
Monte Carlo နည်းစနစ်မှ ပံ့ပိုးပေးသော အဆိုပါ ပေါင်းစပ်ပါဝင်မှု၏ ထိရောက်သော အနီးစပ်ဆုံး အတိုင်းအတာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား နောက်ဆက်တွဲ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ထိထိရောက်ရောက် ရှာဖွေနိုင်စေပါသည်။
ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် အဘက်ဘက်မှ အတိုင်းအတာမြင့်သော နေရာလွတ်များသည် အဖြစ်များလေ့ရှိသည့် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးပါသည်။
Monte Carlo နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ မျှော်မှန်းတန်ဖိုးများ၊ ဟီစတိုဂရမ်များနှင့် အစွန်းအထင်းများကဲ့သို့သော အကျိုးစီးပွားဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များကို ထိရောက်စွာ ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများကို ဆန်းစစ်ပြီး ကောက်ချက်ဆွဲရန် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ တပ်ဆင်ထားပါသည်။
Posterior Distribution မှ နမူနာယူခြင်း။
Bayesian အနုမာနတွင်၊ အနောက်သို့ ဖြန့်ဖြူးခြင်းမှ နမူနာယူခြင်းသည် အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာမှသင်ယူပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးသည့် စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် နမူနာယူနိုင်စွမ်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
Monte Carlo နည်းလမ်းများသည် နောက်ပိုင်းတွင် အပါအဝင်၊ မတရားသော ဖြန့်ဝေမှုများမှ နမူနာယူနည်းမျိုးစုံကို ပေးဆောင်သည်။
ပြောင်းပြန်လှန်နည်းလမ်း၊ ဖွဲ့စည်းမှုနည်းလမ်း၊ ငြင်းဆိုမှုနည်းလမ်း နှင့် အရေးပါသောနမူနာများပါ၀င်သည့် ဤချဉ်းကပ်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား နောက်ကြောင်းမှ ကိုယ်စားလှယ်နမူနာများကို ထုတ်ယူနိုင်စေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်များနှင့်ဆက်စပ်သော မသေချာမရေရာမှုများကို ဆန်းစစ်နားလည်နိုင်စေပါသည်။
Machine Learning တွင် Monte Carlo
Monte Carlo အယ်လဂိုရီသမ်များကို ယေဘူယျအားဖြင့် လေ့လာတွေ့ရှိထားသည့် အချက်အလက်မှ ပေးထားသည့် မော်ဒယ်ဘောင်များ၏ မသေချာမရေရာမှုများကို ဖုံးအုပ်ထားသည့် အနီးစပ်ဆုံး နောက်ဆက်တွဲ ဖြန့်ဝေမှုများကို စက်သင်ယူမှုတွင် ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။
Monte Carlo နည်းစနစ်များသည် မသေချာမရေရာမှုကို တိုင်းတာခြင်းနှင့် မျှော်မှန်းတန်ဖိုးများနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် ညွှန်ကိန်းများကဲ့သို့သော အကျိုးစီးပွားပမာဏကို ခန့်မှန်းနိုင်စေခြင်းဖြင့်၊
ဤနမူနာများကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများပြုလုပ်ရန်၊ မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုလုပ်ဆောင်ရန်၊ မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုကို တိုင်းတာရန်နှင့် Bayesian inference ကိုလုပ်ဆောင်ရန် သင်ယူမှုနည်းလမ်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုပါသည်။
ထို့အပြင်၊ Monte Carlo နည်းစနစ်များသည် မြင့်မားသောအဖက်ဖက်မှ ကန့်သတ်ဘောင်နေရာများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်အတွက် စွယ်စုံရမူဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးကာ လျင်မြန်စွာ ဖြန့်ဝေရှာဖွေမှုနှင့် ခိုင်မာသောဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ Monte Carlo နည်းစနစ်များသည် နောက်ပိုင်းတွင် ဖြန့်ဝေမှုအပေါ်အခြေခံ၍ မသေချာမရေရာမှုတိုင်းတာခြင်း၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ကောက်ချက်ချခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးပါသည်။
Markov Chains
Markov ကွင်းဆက်များသည် စနစ်တစ်ခု၏ အခြေအနေကို ၎င်း၏ယခင်အခြေအနေကသာ ဆုံးဖြတ်သည့် stochastic လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖော်ပြရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် သင်္ချာမော်ဒယ်များဖြစ်သည်။
ရိုးရှင်းသောစကားလုံးဖြင့် Markov ကွင်းဆက်သည် အခြေအနေတစ်ခုမှ အခြားပြည်နယ်တစ်ခုသို့ ကူးပြောင်းနိုင်ခြေကို အကူးအပြောင်းဖြစ်နိုင်ခြေများဟု သိကြသော ဖြစ်နိုင်ခြေအစုတစ်ခုဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော ကျပန်းဖြစ်ရပ်များ သို့မဟုတ် ပြည်နယ်များ၏ အစုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Markov ကွင်းဆက်များကို ရူပဗေဒ၊ စီးပွားရေးနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံတို့တွင် အသုံးပြုကြပြီး ၎င်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို လေ့လာခြင်းနှင့် အတုယူခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပေးစွမ်းသည်။
Markov ကွင်းဆက်များသည် သင့်အား ပြောင်းလဲနိုင်သော ဆက်ဆံရေးများကို ပုံစံတူ၊ အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ရှုပ်ထွေးသော ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုများမှ နမူနာများကို ဖန်တီးနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ရင်းနှီးစွာ ချိတ်ဆက်ထားသည်။
Markov chains များကို data augmentation၊ sequence modeling နှင့် generative modeling ကဲ့သို့သော application များအတွက် machine learning တွင် အလုပ်ခန့်ထားသည်။
စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများသည် လေ့လာတွေ့ရှိထားသော အချက်အလက်များတွင် Markov ကွင်းဆက်ပုံစံများကို တည်ဆောက်လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် အရင်းခံပုံစံများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ဖမ်းယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့သည် စကားပြောမှတ်သားမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုနှင့် အချိန်စီးရီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးဝင်စေသည်။
Markov ကွင်းဆက်များသည် Monte Carlo နည်းစနစ်များတွင် အထူးအရေးကြီးပြီး Bayesian machine learning တွင် ထိရောက်သောနမူနာနှင့် အနီးစပ်ဆုံး ကောက်ချက်ချနိုင်စေရန်အတွက်၊
ယခုအခါ၊ Bayesian Statistics တွင် အခြားအရေးကြီးသော အယူအဆတစ်ခုသည် မတရားသောဖြန့်ဝေမှုများအတွက် ကျပန်းနံပါတ်များကိုထုတ်ပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။ machine learning က ဘယ်လိုကူညီပေးလဲ ကြည့်ရအောင်။
မတရားဖြန့်ဝေမှုများအတွက် ကျပန်းနံပါတ် မျိုးဆက်
စက်သင်ယူမှုတွင် လုပ်ဆောင်စရာအမျိုးမျိုးအတွက်၊ မတရားသောဖြန့်ဝေမှုများမှ ကျပန်းနံပါတ်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
ဤပန်းတိုင်ကို အောင်မြင်ရန် ရေပန်းစားသော နည်းလမ်းနှစ်ခုမှာ ပြောင်းပြန်လှန်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် လက်ခံ-ငြင်းဆိုမှု အယ်လဂိုရီသမ်ဖြစ်သည်။
ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း အယ်လ်ဂိုရီသမ်
ပြောင်းပြန်လှန်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြု၍ လူသိများသော စုစည်းဖြန့်ဝေမှုလုပ်ဆောင်ချက် (CDF) ဖြင့် ကျပန်းနံပါတ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ရရှိနိုင်ပါသည်။
CDF ကို ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်းဖြင့် သင့်လျော်သောဖြန့်ဝေမှုဖြင့် ယူနီဖောင်းကျပန်းနံပါတ်များကို ကျပန်းနံပါတ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် ထိရောက်ပြီး ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးချနိုင်သောကြောင့် လူသိများသောဖြန့်ဝေမှုများမှ နမူနာယူရန် တောင်းဆိုသည့် စက်သင်ယူခြင်းအက်ပ်များအတွက် သင့်လျော်သည်။
လက်ခံခြင်း-ငြင်းပယ်ခြင်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်
သမားရိုးကျ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု မရရှိနိုင်သောအခါ၊ လက်ခံ-ငြင်းဆိုမှု အယ်လဂိုရီသမ်သည် ကျပန်းနံပါတ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် စွယ်စုံရနှင့် ထိရောက်သောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။
ဤချဉ်းကပ်မှုဖြင့်၊ စာအိတ်လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ကျပန်းကိန်းပြည့်များကို လက်ခံ သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်သည်။ ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်နေပြီး အနုစိတ်ခွဲဝေမှုမှ နမူနာများကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင်၊ လက်ခံ-ပယ်ချခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဘက်ပေါင်းစုံမှပြဿနာများ သို့မဟုတ် တည့်တည့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသော ပြောင်းပြန်လှန်နည်းစနစ်တစ်ခု လက်တွေ့မကျသည့် အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
လက်တွေ့ဘဝနှင့် စိန်ခေါ်မှုများတွင် အသုံးပြုခြင်း။
ပစ်မှတ်ခွဲဝေမှုကို အဓိကဦးစားပေးသည့် သင့်လျော်သော စာအိတ်လုပ်ဆောင်ချက်များ သို့မဟုတ် အနီးစပ်ဆုံးများကို ရှာဖွေခြင်းသည် နည်းလမ်းနှစ်ခုလုံးကို လက်တွေ့ကျကျလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် လိုအပ်ပါသည်။
၎င်းသည် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို မကြာခဏ စေ့စေ့စပ်စပ် နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။
ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးသော အချက်တစ်ခုမှာ algorithm ၏ ထိရောက်မှုကို တိုင်းတာသည့် လက်ခံမှုအချိုးဖြစ်သည်။
ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အတိုင်းအတာကျိန်စာများကြောင့်၊ လက်ခံခြင်း-ငြင်းပယ်ခြင်းနည်းလမ်းသည် မြင့်မားသောဘက်မြင်ပြဿနာများတွင် ပြဿနာဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဤပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အစားထိုးနည်းလမ်းများ လိုအပ်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း။
ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်း၊ မော်ဒယ်ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် မသေချာမရေရာသော ခန့်မှန်းချက်များကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက်၊ စက်သင်ယူခြင်းသည် မထင်သလို ဖြန့်ဝေမှုများမှ ကျပန်းကိန်းပြည့်များကို မျိုးဆက်ပွားရန် လိုအပ်သည်။
စက်သင်ယူခြင်းနည်းလမ်းများ ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်းနှင့် လက်ခံခြင်း-ပယ်ချခြင်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဖြန့်ဖြူးမှုအမျိုးမျိုးမှနမူနာများကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး၊ ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ခြင်းများ ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
နမူနာအားဖြင့် မကြာခဏ ခန့်မှန်းရန် လိုအပ်သည့် နောက်ပိုင်းတွင် ဖြန့်ဝေမှုများကို Bayesian machine learning တွင်၊ ဤချဉ်းကပ်မှုများသည် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။
ကဲ နောက်ထပ်အယူအဆတစ်ခုကို ဆက်ကြည့်ရအောင်။
ABC (Approximate Bayesian Computation) ကို မိတ်ဆက်
Approximate Bayesian Computation (ABC) သည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို တွက်ချက်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုဖြစ်ပြီး၊ ပေးထားသည့် မော်ဒယ်ဘောင်ဘောင်များကို သက်သေပြနိုင်ခြေကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။
ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်ကို တွက်ချက်မည့်အစား၊ ABC သည် အခြား ကန့်သတ်ဘောင်တန်ဖိုးများနှင့်အတူ မော်ဒယ်မှ ဒေတာကို ထုတ်လုပ်ရန် သရုပ်ဖော်မှုများကို အသုံးပြုသည်။
ထို့နောက် အတုယူလေ့လာထားသော ဒေတာများကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော simulations ဖန်တီးသည့် ဘောင်ဆက်တင်များကို သိမ်းဆည်းထားသည်။
Bayesian ကောက်ချက်ချမှုကို ခွင့်ပြုပေးခြင်းဖြင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို အရေအတွက်များစွာဖြင့် ထပ်ခါတလဲလဲ ပြန်လုပ်ခြင်းဖြင့် ဘောင်များ၏ နောက်ဆက်တွဲ ဖြန့်ကျက်မှု၏ အကြမ်းဖျင်း ခန့်မှန်းချက်ကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
ABC အယူအဆ
ABC ၏ အဓိက အယူအဆမှာ မော်ဒယ်မှ ထုတ်ပေးသော အတုအယောင် ဒေတာကို ဖြစ်နိုင်ခြေ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အတိအကျ မတွက်ချက်ဘဲ စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော ဒေတာနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ဖြစ်သည်။
ABC သည် စောင့်ကြည့်လေ့လာပြီး အတုယူထားသော ဒေတာများကြား အကွာအဝေး သို့မဟုတ် တူညီမှု မက်ထရစ်ကို ထူထောင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။
အကွာအဝေးသည် သတ်မှတ်ထားသော အတိုင်းအတာတစ်ခုထက် လျော့နည်းပါက၊ ဆက်စပ်ခြင်း simulations များကို တည်ဆောက်ရာတွင် အသုံးပြုသည့် ဘောင်တန်ဖိုးများသည် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သည်ဟု ယူဆပါသည်။
ABC သည် လေ့လာတွေ့ရှိထားသော အချက်အလက်မှ ပေးထားသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အတိုင်းအတာတန်ဖိုးများကို ပြသကာ ဤလက်ခံမှု-ငြင်းပယ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ကွဲပြားခြားနားသော ပါရာမီတာတန်ဖိုးများဖြင့် ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် နောက်ပိုင်းတွင် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ အနီးစပ်ဆုံးကို ဖန်တီးပေးပါသည်။
Machine Learning ၏ ABCs
ရှုပ်ထွေးသော သို့မဟုတ် တွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးသော မော်ဒယ်များကြောင့် ဖြစ်နိုင်ခြေ-အခြေခံ ကောက်ချက်ချရန် ခက်ခဲသည့်အခါ ABC ကို စက်သင်ယူမှုတွင် အသုံးပြုသည်။ ABC ကို မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု၊ ကန့်သတ်ချက် ခန့်မှန်းချက် နှင့် မျိုးဆက်သစ် မော်ဒယ်များ အပါအဝင် အပလီကေးရှင်း အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် ABC သည် သုတေသီများအား မော်ဒယ်ဘောင်ကန့်သတ်ချက်များအကြောင်း ကောက်ချက်ဆွဲစေပြီး အတုယူကာ အမှန်တကယ်ဒေတာကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်များကို ရွေးချယ်နိုင်စေပါသည်။
စက်သင်ယူခြင်းနည်းလမ်းများ မော်ဒယ်မသေချာမရေရာမှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းအမြင်များကို ရယူနိုင်ပြီး၊ မော်ဒယ်နှိုင်းယှဉ်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေအကဲဖြတ်မှုသည် စျေးကြီးသည် သို့မဟုတ် ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသည့်တိုင် ABC မှတစ်ဆင့် နောက်ဆက်တွဲဖြန့်ဖြူးမှုကို အနီးစပ်ဆုံး ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် စောင့်ကြည့်လေ့လာထားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
နောက်ဆုံးတွင်၊ Bayesian ကိန်းဂဏန်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ယခင်အချက်အလက်များကို ပေါင်းစည်းနိုင်စေရန်၊ မသေချာမရေရာမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသောရလဒ်များရရှိစေရန်အတွက် ခိုင်မာသောမူဘောင်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
Monte Carlo နည်းလမ်းများသည် Bayesian စာရင်းအင်းများနှင့် စက်သင်ယူမှုတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးသော ကန့်သတ်ဘောင်နေရာများကို ထိရောက်စွာရှာဖွေခြင်း၊ စိတ်ဝင်စားမှုတန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် နောက်ဆက်တွဲဖြန့်ဝေမှုများမှ နမူနာယူခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
Markov ကွင်းဆက်များသည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော စနစ်များကို ဖော်ပြရန်နှင့် အတုယူရန် ကျွန်ုပ်တို့၏စွမ်းရည်ကို တိုးမြင့်စေပြီး မတူညီသော ဖြန့်ဖြူးမှုအတွက် ကျပန်းနံပါတ်များကို ထုတ်လုပ်ခြင်းသည် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် မော်ဒယ်လ်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိစေပါသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ Approximate Bayesian Computation (ABC) သည် ခက်ခဲသောဖြစ်နိုင်ခြေတွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုတွင် Bayesian စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုများကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အသုံးဝင်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည်၊ မော်ဒယ်များကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ဤအခြေခံမူများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် ပညာတတ်အကဲဖြတ်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave