ਬਾਏਸੀਅਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਤ ਕਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਬਾਏਸੀਅਨ ਅੰਕੜੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਅਨੁਮਾਨ ਦਾ ਇੱਕ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸੈੱਟ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਬਿੰਦੂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬੇਸੀਅਨ ਅੰਕੜੇ ਸਾਨੂੰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਬਾਏਸੀਅਨ ਪਹੁੰਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ, ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ.
ਅਸੀਂ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਬਾਏਸੀਅਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਾਂਗੇ।
Bayesian ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਓ ਪਹਿਲੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ; ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਵਿਧੀ.
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਵਿਧੀ
ਬਾਏਸੀਅਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ।
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡਾਂ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਟਗਰਲ ਜਾਂ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡਾਂ ਤੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਵਿਧੀ ਵਿਆਜ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਆਜ ਦੀ ਵੰਡ ਤੋਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਨਮੂਨੇ ਲੈ ਕੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦੁਆਰਾ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ, ਅਤੇ ਠੋਸ ਖੋਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅਸਰਦਾਰ ਗਣਨਾ ਲਈ ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
ਬਾਏਸੀਅਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਇੰਟੈਗਰਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਤਕਨੀਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਹਨਾਂ ਅਟੁੱਟਾਂ ਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਅਨੁਮਾਨ ਸਾਨੂੰ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਇੱਕ ਆਮ ਘਟਨਾ ਹੈ।
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ, ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ, ਅਤੇ ਹਾਸ਼ੀਏ 'ਤੇ ਰੁਚੀ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਪੋਸਟਰੀਅਰ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ
ਬਾਏਸੀਅਨ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪੋਸਟਰੀਅਰ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਵਿਧੀਆਂ ਮਨਮਾਨੇ ਵੰਡਾਂ ਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨਮੂਨਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਲਟ ਵਿਧੀ, ਰਚਨਾ ਵਿਧੀ, ਅਸਵੀਕਾਰਨ ਵਿਧੀ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵ ਨਮੂਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਪੋਸਟਰਿਅਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨਮੂਨੇ ਕੱਢਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਕੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਮਾਪ ਅਤੇ ਵਿਆਜ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਨਮੂਨੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ, ਅਤੇ ਬੇਸੀਅਨ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਪ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨਜ਼
ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪਲ 'ਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਸਿਰਫ ਉਸਦੀ ਪਿਛਲੀ ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ, ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਘਟਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਵਸਥਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨੀਂਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡਾਂ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨਾਂ ਨੂੰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ, ਕ੍ਰਮ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਅੰਤਰੀਵ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਬੇਸੀਅਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਹੁਣ, ਬਾਏਸੀਅਨ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਮਨਮਾਨੇ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨੰਬਰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਆਪਹੁਦਰੇ ਵੰਡਾਂ ਤੋਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਉਲਟਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ-ਅਸਵੀਕਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ।
ਉਲਟ ਅਲਗੋਰਿਦਮ
ਅਸੀਂ ਇਨਵਰਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸੰਚਤ ਵੰਡ ਫੰਕਸ਼ਨ (CDF) ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੰਡ ਤੋਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨੰਬਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਅਸੀਂ CDF ਨੂੰ ਉਲਟਾ ਕੇ ਢੁਕਵੀਂ ਵੰਡ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ਹੂਰ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ-ਅਸਵੀਕਾਰ ਅਲਗੋਰਿਦਮ
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ-ਅਸਵੀਕਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਲਿਫਾਫੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਚਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੰਡਾਂ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ-ਅਸਵੀਕਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹੋਏ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਉਲਟ ਤਕਨੀਕ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ
ਢੁਕਵੇਂ ਲਿਫਾਫੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਜੋ ਟੀਚੇ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵੰਡ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤ ਹੈ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਅਨੁਪਾਤ, ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।
ਵੰਡ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਅਤੇ ਅਯਾਮੀ ਸਰਾਪ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ-ਅਸਵੀਕਾਰ ਪਹੁੰਚ, ਫਿਰ ਵੀ, ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ
ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ, ਮਾਡਲ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਆਪਹੁਦਰੇ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਲਟਾ ਅਤੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ-ਅਸਵੀਕਾਰ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਭਿੰਨ ਵੰਡਾਂ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ।
ਬਾਏਸੀਅਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡਾਂ ਦਾ ਅਕਸਰ ਨਮੂਨੇ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਹੁਣ, ਆਓ ਇਕ ਹੋਰ ਧਾਰਨਾ ਵੱਲ ਵਧੀਏ।
ABC (ਲਗਭਗ ਬੇਸੀਅਨ ਗਣਨਾ) ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਾਏਸੀਅਨ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ (ABC) ਸੰਭਾਵਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ।
ਸੰਭਾਵਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ABC ਵਿਕਲਪਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਫਿਰ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਜੋ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਰੱਖੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਦਾ ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਏਸੀਅਨ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਏਬੀਸੀ ਸੰਕਲਪ
ABC ਦਾ ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ ਸੰਭਾਵਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ABC ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਡੇਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਜਾਂ ਅਸਮਾਨਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਦੂਰੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ABC ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ-ਅਸਵੀਕਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਏ.ਬੀ.ਸੀ
ABC ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਂ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਾਵਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਨੁਮਾਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਏ.ਬੀ.ਸੀ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਿੰਗ ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ABC ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਡਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਬਾਰੇ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ABC ਦੁਆਰਾ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਹਿੰਗਾ ਜਾਂ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇ।
ਸਿੱਟਾ
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, Bayesian ਅੰਕੜੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਪਿਛਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਵਿਧੀਆਂ ਬਾਏਸੀਅਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਪੇਸ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਖੋਜ, ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ, ਅਤੇ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡਾਂ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਰਕੋਵ ਚੇਨ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਾਏਸੀਅਨ ਗਣਨਾ (ਏਬੀਸੀ) ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਬਾਏਸੀਅਨ ਨਿਰਣੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਨਿਰਣੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ