Bayesian तथ्याङ्कको बलियो ढाँचा मेसिन लर्निङ सहित धेरै विषयहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग भएको छ।
बायेसियन तथ्याङ्कले शास्त्रीय तथ्याङ्कको विपरित निष्कर्षको लचिलो र सम्भाव्यता विधि प्रदान गर्दछ, जुन सेट प्यारामिटरहरू र बिन्दु अनुमानहरूमा निर्भर गर्दछ।
यसले हामीलाई अवस्थित ज्ञानलाई ध्यानमा राख्न र नयाँ जानकारी प्रकाशमा आउँदा हाम्रा विचारहरू परिमार्जन गर्न सक्षम बनाउँछ।
Bayesian तथ्याङ्कले हामीलाई अधिक सूचित निर्णयहरू गर्न र अनिश्चितता स्वीकार गरेर र सम्भाव्यता वितरणहरू प्रयोग गरेर थप भरपर्दो निष्कर्ष निकाल्ने क्षमता दिन्छ।
Bayesian दृष्टिकोणले जटिल जडानहरू मोडेलिङ गर्न, सीमित डेटा प्रबन्ध गर्न, र सन्दर्भमा ओभरफिटिंगसँग व्यवहार गर्नको लागि एक विशिष्ट दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ। मेशिन सिकाइ.
हामी यस लेखमा Bayesian तथ्याङ्कको भित्री कार्यहरू, साथै मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा यसको प्रयोग र फाइदाहरू हेर्नेछौं।
Bayesian तथ्याङ्कका केही प्रमुख अवधारणाहरू सामान्यतया मेसिन लर्निङमा प्रयोग गरिन्छ। पहिलो जाँच गरौं; मोन्टे कार्लो विधि।
मोन्टे कार्लो विधि
Bayesian तथ्याङ्कहरूमा, मोन्टे कार्लो प्रविधिहरू आवश्यक छन्, र तिनीहरूसँग मेसिन लर्निङ अनुप्रयोगहरूको लागि महत्त्वपूर्ण प्रभावहरू छन्।
मोन्टे कार्लोले सम्भाव्यता वितरणबाट इन्टिग्रल्स वा पोस्टरियर डिस्ट्रिब्युसन जस्ता अनुमानित जटिल गणनाहरूमा अनियमित नमूनाहरू सिर्जना गर्न समावेश गर्दछ।
मोन्टे कार्लो विधिले चासोको मात्रा अनुमान गर्न र उच्च-आयामी प्यारामिटर स्पेसहरू अन्वेषण गर्न बारम्बार ब्याजको वितरणबाट नमूनाहरू र निष्कर्षहरूको औसत खोज्न प्रभावकारी दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ।
सांख्यिकीय सिमुलेशनहरूमा आधारित, यस प्रविधिले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई सूचित निर्णयहरू गर्न, अनिश्चितताको मात्रा निर्धारण गर्न, र ठोस निष्कर्षहरू प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ।
प्रभावकारी गणनाको लागि मोन्टे कार्लो प्रयोग गर्दै
Bayesian तथ्याङ्कमा पोस्टरियर डिस्ट्रिब्युसनको गणना गर्नका लागि प्राय: जटिल इन्टिग्रलहरू चाहिन्छ।
मोन्टे कार्लो प्रविधिद्वारा प्रदान गरिएका यी पूर्णाङ्कहरूको कुशल अनुमानले हामीलाई पछिको वितरणलाई कुशलतापूर्वक अन्वेषण गर्न सक्षम बनाउँछ।
यो मेसिन लर्निङमा महत्त्वपूर्ण छ, जहाँ जटिल मोडेलहरू र उच्च-आयामी प्यारामिटर स्पेसहरू सामान्य घटना हुन्।
मोन्टे कार्लो प्रविधिहरू प्रयोग गरेर अपेक्षा मानहरू, हिस्टोग्रामहरू, र सीमान्तीकरणहरू जस्ता चासोका चरहरू प्रभावकारी रूपमा अनुमान गरेर, हामी डेटा जाँच गर्न र त्यसबाट निष्कर्ष निकाल्न राम्रोसँग सुसज्जित छौं।
पोस्टरियर वितरणबाट नमूना लिँदै
Bayesian inference मा, पोस्टरियर डिस्ट्रिब्युसनबाट नमूना लिनु महत्त्वपूर्ण कदम हो।
मेसिन लर्निङ एप्लिकेसनहरूमा पोस्टरियरबाट नमूना लिने क्षमता महत्त्वपूर्ण छ, जहाँ हामी डेटाबाट सिक्ने र भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्ने प्रयास गर्छौं।
मोन्टे कार्लो विधिहरूले मनमानी वितरणहरूबाट विभिन्न नमूना रणनीतिहरू प्रदान गर्दछ, पोस्टरियर सहित।
यी दृष्टिकोणहरू, जसमा उल्टो विधि, रचना विधि, अस्वीकृति विधि, र महत्व नमूना समावेश छ, हामीलाई हाम्रो मोडेलहरूसँग सम्बन्धित अनिश्चितता जाँच्न र बुझ्नको लागि पोस्टरियरबाट प्रतिनिधि नमूनाहरू निकाल्न सक्षम बनाउँछ।
मोन्टे कार्लो मेसिन लर्निङमा
मोन्टे कार्लो एल्गोरिदमहरू सामान्यतया मेसिन लर्निङमा अनुमानित पोस्टरियर डिस्ट्रिब्युसनहरूमा प्रयोग गरिन्छ, जसले अवलोकन गरिएको डेटा दिइएको मोडेल प्यारामिटरहरूको अनिश्चिततालाई समेट्छ।
मोन्टे कार्लो प्रविधिहरूले अनिश्चितताको मापन र चासोको मात्राको अनुमानलाई सक्षम पार्छ, जस्तै अपेक्षा मानहरू र मोडेल कार्यसम्पादन सूचकहरू, पछिको वितरणबाट नमूना लिएर।
यी नमूनाहरू भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्न, मोडेल छनोट गर्न, मोडेलको जटिलता मापन गर्न, र Bayesian inference कार्यान्वयन गर्न विभिन्न सिकाइ विधिहरूमा प्रयोग गरिन्छ।
यसबाहेक, मोन्टे कार्लो प्रविधिहरूले उच्च-आयामी प्यारामिटर स्पेसहरू र जटिल मोडेलहरूसँग व्यवहार गर्नको लागि एक बहुमुखी फ्रेमवर्क प्रदान गर्दछ, द्रुत पोस्टरियर वितरण अन्वेषण र बलियो निर्णय-निर्धारणको लागि अनुमति दिन्छ।
अन्तमा, मोन्टे कार्लो प्रविधिहरू मेशिन लर्निङमा महत्त्वपूर्ण छन् किनभने तिनीहरूले अनिश्चितता मापन, निर्णय लिने, र पछिको वितरणमा आधारित अनुमानलाई सुविधा दिन्छ।
मार्कोभ चेन्स
मार्कोभ चेनहरू गणितीय मोडेलहरू हुन् जुन स्टोकास्टिक प्रक्रियाहरू वर्णन गर्न प्रयोग गरिन्छ जसमा एक विशेष क्षणमा प्रणालीको अवस्था केवल यसको अघिल्लो अवस्था द्वारा निर्धारण गरिन्छ।
मार्कोभ चेन, सरल शब्दहरूमा, अनियमित घटनाहरू वा अवस्थाहरूको एक अनुक्रम हो जसमा एक राज्यबाट अर्कोमा संक्रमणको सम्भावनालाई संक्रमण सम्भावनाहरू भनेर चिनिने सम्भावनाहरूको सेटद्वारा परिभाषित गरिन्छ।
मार्कोभ चेनहरू भौतिक विज्ञान, अर्थशास्त्र र कम्प्युटर विज्ञानमा प्रयोग गरिन्छ, र तिनीहरूले सम्भाव्य व्यवहारको साथ जटिल प्रणालीहरूको अध्ययन र अनुकरण गर्न बलियो आधार प्रदान गर्दछ।
मार्कोभ चेनहरू मेसिन लर्निङसँग घनिष्ट रूपमा जोडिएका छन् किनभने तिनीहरूले तपाईंलाई चर सम्बन्धहरू मोडेल गर्न र मूल्याङ्कन गर्न र जटिल सम्भाव्यता वितरणबाट नमूनाहरू सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ।
मार्कोभ चेनहरू डेटा वृद्धि, अनुक्रम मोडलिङ, र जेनेरेटिभ मोडलिङ जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि मेसिन लर्निङमा कार्यरत छन्।
मेसिन लर्निङ प्रविधिहरूले मार्कोभ चेन मोडेलहरूलाई अवलोकन गरिएको डेटामा निर्माण र तालिम दिएर अन्तर्निहित ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू खिच्न सक्छ, तिनीहरूलाई बोली पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र समय श्रृंखला विश्लेषण जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि उपयोगी बनाउँछ।
मार्कोभ चेनहरू मोन्टे कार्लो प्रविधिहरूमा विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छन्, जसले बेयसियन मेसिन लर्निङमा प्रभावकारी नमूना र अनुमानित अनुमानको लागि अनुमति दिन्छ, जसले अवलोकन गरिएको डेटा दिईएको पछिल्लो वितरणको भविष्यवाणी गर्ने लक्ष्य राख्छ।
अब, बेयसियन तथ्याङ्कमा अर्को महत्त्वपूर्ण अवधारणा छ जुन स्वेच्छाचारी वितरणको लागि अनियमित संख्याहरू उत्पन्न गर्दैछ। मेसिन लर्निङमा यसले कसरी मद्दत गर्छ हेरौं।
मनमानी वितरणको लागि अनियमित संख्या उत्पादन
मेसिन लर्निङमा विभिन्न कार्यहरूका लागि, स्वेच्छाचारी वितरणबाट अनियमित संख्याहरू उत्पादन गर्ने क्षमता आवश्यक छ।
यो लक्ष्य हासिल गर्नका लागि दुई लोकप्रिय विधिहरू उल्टो एल्गोरिथ्म र स्वीकृति-अस्वीकृति एल्गोरिथ्म हुन्।
उल्टो एल्गोरिथ्म
हामीले इन्भर्सन एल्गोरिदम प्रयोग गरेर ज्ञात संचयी वितरण प्रकार्य (CDF) को साथ वितरणबाट अनियमित संख्याहरू प्राप्त गर्न सक्छौं।
हामी CDF लाई उल्टाएर उपयुक्त वितरणको साथ समान अनियमित संख्याहरूलाई अनियमित संख्याहरूमा रूपान्तरण गर्न सक्छौं।
यो दृष्टिकोण प्रभावकारी र सामान्यतया लागू हुने भएकाले प्रख्यात वितरणबाट नमूनाको लागि कल गर्ने मेसिन लर्निङ एपहरूका लागि उपयुक्त छ।
स्वीकृति-अस्वीकार एल्गोरिदम
जब एक परम्परागत एल्गोरिथ्म उपलब्ध छैन, स्वीकृति-अस्वीकार एल्गोरिदम अनियमित संख्याहरू उत्पादन गर्ने बहुमुखी र प्रभावकारी विधि हो।
यस दृष्टिकोणको साथ, खाम प्रकार्यको तुलनाको आधारमा अनियमित पूर्णांकहरू स्वीकार वा अस्वीकार गरिन्छ। यसले संरचना प्रक्रियाको विस्तारको रूपमा कार्य गर्दछ र जटिल वितरणबाट नमूनाहरू उत्पादन गर्न आवश्यक छ।
मेसिन लर्निङमा, स्वीकृति-अस्वीकार एल्गोरिदम विशेष गरी महत्त्वपूर्ण हुन्छ जब बहुआयामिक मुद्दाहरू वा परिस्थितिहरू जहाँ सीधा विश्लेषणात्मक उल्टो प्रविधि अव्यावहारिक हुन्छ।
वास्तविक जीवन र चुनौतीहरूमा प्रयोग
उपयुक्त खाम प्रकार्यहरू फेला पार्ने वा लक्ष्य वितरणलाई प्रमुख बनाउने अनुमानहरू दुवै दृष्टिकोणहरू व्यावहारिक रूपमा प्रदर्शन गर्न आवश्यक छ।
यसले बारम्बार वितरणको गुणहरूको पूर्ण रूपमा बुझ्न आवश्यक छ।
खातामा लिनको लागि एउटा महत्त्वपूर्ण तत्व भनेको स्वीकृति अनुपात हो, जसले एल्गोरिदमको प्रभावकारिता नाप्छ।
वितरणको जटिलता र आयामिकता अभिशापको कारणले गर्दा, स्वीकृति-अस्वीकार दृष्टिकोण, यद्यपि, उच्च-आयामी मुद्दाहरूमा समस्याग्रस्त हुन सक्छ। यी समस्याहरू समाधान गर्न वैकल्पिक दृष्टिकोण आवश्यक छ।
मेशिन लर्निङ बढाउँदै
डेटा वृद्धि, मोडेल सेटअप, र अनिश्चितता अनुमानहरू जस्ता कार्यहरूका लागि, मेसिन लर्निङलाई स्वेच्छाचारी वितरणबाट अनियमित पूर्णांकहरूको उत्पादन चाहिन्छ।
मेशिन शिक्षा एल्गोरिदम अधिक लचिलो मोडलिङ र परिष्कृत कार्यसम्पादनको लागि अनुमति दिँदै, उल्टो र स्वीकृति-अस्वीकृति विधिहरू प्रयोग गरेर विभिन्न वितरणहरूबाट नमूनाहरू छनौट गर्न सक्छ।
Bayesian मेसिन लर्निङमा, जहाँ पोस्टरियर डिस्ट्रिब्युसनलाई बारम्बार नमूनाद्वारा अनुमान गर्न आवश्यक छ, यी दृष्टिकोणहरू धेरै उपयोगी छन्।
अब, अर्को अवधारणामा जाऔं।
ABC को परिचय (अनुमानित बायेसियन गणना)
अनुमानित बेयसियन कम्प्युटेशन (ABC) एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण हो जुन सम्भावना प्रकार्य गणना गर्दा प्रयोग गरिन्छ, जसले डेटालाई दिइएको मोडेल प्यारामिटरहरूको साक्षीको सम्भावना निर्धारण गर्दछ, चुनौतीपूर्ण छ।
सम्भाव्यता प्रकार्य गणना गर्नुको सट्टा, ABC ले वैकल्पिक प्यारामिटर मानहरूसँग मोडेलबाट डेटा उत्पादन गर्न सिमुलेशनहरू प्रयोग गर्दछ।
सिमुलेटेड र अवलोकन गरिएको डाटा त्यसपछि तुलना गरिन्छ, र तुलनात्मक सिमुलेशनहरू सिर्जना गर्ने प्यारामिटर सेटिङहरू राखिन्छन्।
प्यारामिटरहरूको पछिल्लो वितरणको कुनै नराम्रो अनुमान यस प्रक्रियालाई धेरै संख्यामा सिमुलेशनहरू दोहोर्याएर, Bayesian अनुमानको लागि अनुमति दिएर उत्पादन गर्न सकिन्छ।
एबीसी अवधारणा
ABC को मूल अवधारणा भनेको मोडेलद्वारा उत्पन्न गरिएको सिमुलेटेड डाटालाई सम्भाव्यता प्रकार्यलाई स्पष्ट रूपमा कम्प्युट नगरी अवलोकन गरिएको डाटासँग तुलना गर्नु हो।
ABC ले अवलोकन गरिएको र सिमुलेट गरिएको डाटा बीचको दूरी वा असमानता मेट्रिक स्थापना गरेर काम गर्दछ।
यदि दूरी एक निश्चित थ्रेसहोल्ड भन्दा कम छ भने, सम्बन्धित सिमुलेशनहरू निर्माण गर्न प्रयोग गरिने प्यारामिटर मानहरू उचित मानिन्छ।
ABC ले यो स्वीकृति-अस्वीकृति प्रक्रियालाई विभिन्न प्यारामिटर मानहरूसँग दोहोर्याएर पोस्टरियर डिस्ट्रिब्युसनको अनुमान सिर्जना गर्छ, अवलोकन गरिएको डेटा दिइएको प्रशंसनीय प्यारामिटर मानहरू देखाउँदै।
मेसिन लर्निङको ABCs
एबीसी मेसिन लर्निङमा प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी जब जटिल वा कम्प्युटेशनली महँगो मोडेलहरूको कारण सम्भावना-आधारित अनुमान गाह्रो हुन्छ। एबीसी मोडेल चयन, प्यारामिटर अनुमान, र उत्पादन मोडेलिङ सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
मेसिन लर्निङमा ABC ले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई मोडेल प्यारामिटरहरूको बारेमा निष्कर्ष निकाल्न र सिमुलेटेड र वास्तविक डेटाको तुलना गरेर उत्कृष्ट मोडेलहरू छनौट गर्न दिन्छ।
मेशिन शिक्षा एल्गोरिदम मोडेल अनिश्चिततामा अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न सक्छ, मोडेल तुलनाहरू प्रदर्शन गर्न सक्छ, र ABC मार्फत पोस्टरियर डिस्ट्रिब्युसनको अनुमानित गरेर अवलोकन गरिएको डेटामा आधारित भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न सक्छ, यद्यपि सम्भावना मूल्याङ्कन महँगो वा असम्भव छ।
निष्कर्ष
अन्तमा, Bayesian तथ्याङ्कले मेसिन लर्निङमा अनुमान र मोडलिङको लागि बलियो ढाँचा प्रदान गर्दछ, जसले हामीलाई अघिल्लो जानकारी समावेश गर्न, अनिश्चिततासँग सम्झौता गर्न र विश्वसनीय नतिजाहरूमा पुग्न अनुमति दिन्छ।
मोन्टे कार्लो विधिहरू Bayesian तथ्याङ्क र मेशिन लर्निङमा आवश्यक छन् किनभने तिनीहरूले जटिल प्यारामिटर खाली ठाउँहरूको कुशल अन्वेषण, रुचिको मूल्यहरूको अनुमान, र पछिको वितरणबाट नमूनाको लागि अनुमति दिन्छ।
मार्कोभ चेनहरूले सम्भाव्य प्रणालीहरूको वर्णन र अनुकरण गर्न हाम्रो क्षमता बढाउँछ, र विभिन्न वितरणहरूको लागि अनियमित संख्याहरू उत्पादन गर्न थप लचिलो मोडलिङ र राम्रो प्रदर्शनको लागि अनुमति दिन्छ।
अन्तमा, अनुमानित बायेसियन कम्प्युटेशन (ABC) कठिन सम्भावना गणनाहरू प्रदर्शन गर्न र मेसिन लर्निङमा बायेसियन निर्णयहरू उत्पादन गर्नका लागि उपयोगी प्रविधि हो।
हामी यी सिद्धान्तहरू प्रयोग गरेर मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा हाम्रो बुझाइ विकास गर्न, मोडेलहरू सुधार गर्न र शिक्षित निर्णयहरू गर्न सक्छौं।
जवाफ छाड्नुस्