Bayesian انگن اکرن جو مضبوط فريم ورڪ ڪيترن ئي شعبن ۾ وڏي پيماني تي استعمال ڪيو ويو آهي، بشمول مشين سکيا.
Bayesian statistics پيش ڪري ٿو لچڪدار ۽ امڪاني انداز جو اندازو لڳائڻ، ڪلاسيڪل انگن اکرن جي ابتڙ، جنهن جو دارومدار سيٽ پيرا ميٽرز ۽ پوائنٽ تخميني تي هوندو آهي.
اهو اسان کي قابل بنائي ٿو اڪائونٽ ۾ موجود علم ۽ اسان جي نظرن کي تبديل ڪرڻ جڏهن نئين معلومات روشني ۾ اچي ٿي.
Bayesian statistics اسان کي وڌيڪ باخبر فيصلا ڪرڻ جي صلاحيت ڏئي ٿي ۽ غير يقيني صورتحال کي قبول ڪندي ۽ امڪاني تقسيم کي استعمال ڪندي وڌيڪ قابل اعتماد نتيجا ڪڍڻ جي صلاحيت ڏئي ٿي.
Bayesian طريقه ڪار پيچيده ڪنيڪشن کي ماڊل ڪرڻ، محدود ڊيٽا کي منظم ڪرڻ، ۽ اوورفٽنگ سان معاملو ڪرڻ جي حوالي سان هڪ مخصوص نقطه نظر مهيا ڪن ٿا. مشين جي سکيا.
اسان هن آرٽيڪل ۾ بايسين جي انگن اکرن جي اندروني ڪارڪردگي تي نظر ڪنداسين، انهي سان گڏ مشين جي سکيا جي ميدان ۾ ان جي استعمال ۽ فائدن کي.
Bayesian statistics ۾ ڪجھ اھم تصور عام طور تي مشين لرننگ ۾ استعمال ٿيندا آھن. اچو ته پهرين چيڪ ڪريون؛ مونٽ ڪارلو طريقو.
مونٽ ڪارلو طريقو
Bayesian statistics ۾، Monte Carlo ٽيڪنڪون ضروري آھن، ۽ اھي آھن مشين سکيا جي ايپليڪيشنن لاءِ اھم اثر.
مونٽي ڪارلو ۾ شامل آهي بي ترتيب نموني ٺاهڻ امڪاني تقسيم کان لڳ ڀڳ پيچيده حسابن جهڙوڪ انٽيگرلز يا پوسٽريئر ڊسٽريبيوشن تائين.
مونٽي ڪارلو طريقو دلچسپي جي مقدار جو اندازو لڳائڻ ۽ دلچسپي جي ورڇ مان بار بار نمونو وٺڻ ۽ نتيجن جي اوسط کي ڳولڻ لاءِ اعليٰ طول و عرض جي جڳھن کي ڳولڻ لاءِ هڪ مؤثر طريقو مهيا ڪري ٿو.
شمارياتي تخليقن جي بنياد تي، هي ٽيڪنڪ تحقيق ڪندڙن کي باخبر فيصلا ڪرڻ، غير يقيني صورتحال جي مقدار، ۽ مضبوط نتيجن کي حاصل ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي.
موثر حساب ڪتاب لاءِ مونٽ ڪارلو استعمال ڪرڻ
Bayesian انگن اکرن ۾ پوئين ورڇ جي حساب سان اڪثر پيچيده انٽيگرلز جي ضرورت آهي.
مونٽي ڪارلو ٽيڪنڪ پاران مهيا ڪيل انهن انٽيگرلز جي موثر اندازي اسان کي موثر انداز ۾ پوئين ورڇ کي ڳولڻ جي قابل بڻائي ٿي.
هي مشين لرننگ ۾ انتهائي اهم آهي، جتي پيچيده ماڊل ۽ اعليٰ طول و عرض پيراميٽر اسپيس هڪ عام واقعو آهي.
مونٽي ڪارلو ٽيڪنڪ استعمال ڪندي دلچسپي جي متغيرن جو مؤثر انداز ۾ اندازو لڳائڻ جهڙوڪ اميدي قدر، هسٽوگرامس، ۽ مارجنلائيزيشن، اسان ڊيٽا کي جانچڻ ۽ ان مان نتيجو ڪڍڻ لاءِ بهتر ليس آهيون.
پوسٽريئر ورهائڻ مان هڪ نمونو وٺڻ
Bayesian inference ۾، پوئين ورڇ کان نموني وٺڻ هڪ اهم قدم آهي.
پوسٽريئر کان نموني ڪرڻ جي صلاحيت مشين لرننگ ايپليڪيشنن ۾ اهم آهي، جتي اسان ڊيٽا مان سکڻ ۽ اڳڪٿيون پيدا ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا آهيون.
مونٽ ڪارلو طريقا پيش ڪن ٿا نمونن جي حڪمت عملين جي مختلف قسم جي منصوبابندي واري تقسيم کان، پوسٽريئر سميت.
اهي طريقا، جن ۾ انوائريشن جو طريقو، ٺاھڻ جو طريقو، رد ڪرڻ جو طريقو، ۽ اھميت جو نمونو شامل آھي، اسان کي نمائندن جا نمونا ڪڍڻ جي اجازت ڏين ٿا پوئين پاسي کان، اسان کي اسان جي ماڊل سان لاڳاپيل غير يقيني صورتحال کي جانچڻ ۽ سمجھڻ جي اجازت ڏين ٿا.
مونٽ ڪارلو مشين لرننگ ۾
مونٽي ڪارلو الگورتھم عام طور تي مشين لرننگ ۾ استعمال ڪيا ويندا آھن تقريبن پوئين تقسيم جي لاءِ، جيڪي ڏيکاريل ڊيٽا ڏنل ماڊل پيٽرولر جي غير يقيني صورتحال کي ڍڪيندا آھن.
مونٽي ڪارلو ٽيڪنالاجيون غير يقيني صورتحال جي ماپ ۽ دلچسپي جي مقدار جي تخميني کي فعال ڪن ٿيون، جهڙوڪ توقع جي قيمت ۽ ماڊل ڪارڪردگي اشارن، پوئين ورڇ مان نموني ذريعي.
اهي نمونا مختلف سکيا طريقن ۾ استعمال ڪيا ويندا آهن اڳڪٿيون پيدا ڪرڻ لاءِ، ماڊل جي چونڊ کي انجام ڏيڻ، ماڊل جي پيچيدگي کي ماپڻ، ۽ Bayesian inference تي عمل ڪرڻ.
ان کان علاوه، مونٽي ڪارلو ٽيڪنڪون هڪ ورسٽائل فريم ورڪ مهيا ڪن ٿيون جيڪي اعليٰ طول و عرض جي پيرا ميٽرن جي جڳهن ۽ پيچيده ماڊلز سان ڊيل ڪرڻ لاءِ آهن، جيڪي تيزيءَ سان پوئين ورڇ جي ڳولا ۽ مضبوط فيصلا ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿيون.
نتيجي ۾، مونٽي ڪارلو ٽيڪنڪ مشين جي سکيا ۾ اهم آهن ڇو ته اهي غير يقيني صورتحال جي ماپ، فيصلا ڪرڻ، ۽ پوئين ورڇ جي بنياد تي انفريشن کي آسان بڻائي ٿي.
مارڪوف زنجير
مارڪوف زنجير رياضياتي ماڊل آهن جيڪي اسٽوچسٽڪ پروسيس کي بيان ڪرڻ لاء استعمال ڪيا ويا آهن جن ۾ هڪ خاص وقت تي سسٽم جي حالت صرف ان جي پوئين حالت طرفان طئي ڪيو ويندو آهي.
مارڪوف زنجير، سادو لفظن ۾، بي ترتيب واقعن يا رياستن جو هڪ سلسلو آهي، جنهن ۾ هڪ رياست کان ٻي حالت ۾ منتقل ٿيڻ جو امڪان امڪانن جي هڪ سيٽ سان بيان ڪيو ويندو آهي، جنهن کي منتقلي امڪانن جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو.
مارڪوف زنجيرن کي فزڪس، اقتصاديات ۽ ڪمپيوٽر سائنس ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي، ۽ اهي امڪاني رويي سان پيچيده نظام جي مطالعي ۽ تخليق لاءِ مضبوط بنياد فراهم ڪن ٿا.
مارڪوف زنجيرن کي مشيني سکيا سان ويجهڙائي سان ڳنڍيو ويو آهي ڇاڪاڻ ته اهي توهان کي متغير رشتن کي ماڊل ۽ جائزو وٺڻ جي اجازت ڏين ٿا ۽ پيچيده امڪاني تقسيم مان نموني ٺاهي رهيا آهن.
مارڪوف زنجيرن کي ايپليڪيشنن لاءِ مشين لرننگ ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي جهڙوڪ ڊيٽا جي واڌاري، تسلسل ماڊلنگ، ۽ جنريٽو ماڊلنگ.
مشين لرننگ ٽيڪنڪ مارڪوف زنجير جي ماڊلز کي تعمير ۽ تربيت ذريعي بنيادي نمونن ۽ رشتن کي پڪڙي سگھي ٿي مشاهدي واري ڊيٽا تي، انهن کي ايپليڪيشنن لاءِ ڪارائتو بڻائي ٿي جيئن تقرير جي سڃاڻپ، قدرتي ٻولي پروسيسنگ، ۽ ٽائيم سيريز تجزيو.
مارڪوف زنجير خاص طور تي مونٽي ڪارلو ٽيڪنڪ ۾ اهم آهن، بيزين مشين لرننگ ۾ موثر نموني ۽ اندازي جي تشخيص جي اجازت ڏئي ٿي، جنهن جو مقصد مشاهدو ڪيل ڊيٽا جي پوئين تقسيم جي اڳڪٿي ڪرڻ آهي.
ھاڻي، ھڪڙو ٻيو اھم تصور آھي Bayesian Statistics ۾ آھي بي ترتيب انگ اکر ٺاھي رھيا آھن بي ترتيبي تقسيم لاءِ. اچو ته ڏسون ته اها مشين سکيا ۾ ڪيئن مدد ڪري ٿي.
بي ترتيبي ورهاست لاءِ بي ترتيب نمبر جنريشن
مشين لرننگ ۾ مختلف ڪمن لاءِ، بي ترتيبي انگن اکرن کي ترتيب ڏيڻ جي صلاحيت ضروري آهي.
هن مقصد کي حاصل ڪرڻ لاءِ ٻه مشهور طريقا آهن انوائريشن الگورٿم ۽ قبوليت-رد ڪرڻ وارو الگورتھم.
الورورٿم
اسان انوائريشن الگورٿم استعمال ڪندي هڪ ڄاڻايل مجموعي تقسيم فنڪشن (CDF) سان ورهائڻ کان بي ترتيب نمبر حاصل ڪري سگهون ٿا.
اسان يونيفارم بي ترتيب نمبرن کي بي ترتيب نمبرن ۾ تبديل ڪري سگھون ٿا مناسب تقسيم سان CDF کي ريورس ڪندي.
اهو طريقو مشين لرننگ ايپليڪيشنن لاءِ موزون آهي، جيڪي سڃاتل ڊسٽريبيوشن مان نموني وٺڻ لاءِ سڏين ٿيون، ڇاڪاڻ ته اهو اثرائتو ۽ عام طور تي لاڳو ٿئي ٿو.
قبوليت-رد ڪرڻ وارو الگورتھم
جڏهن هڪ روايتي الگورتھم موجود نه آهي، قبوليت-رد ڪرڻ وارو الگورتھم بي ترتيب نمبرن جي پيداوار جو هڪ ورهين ۽ موثر طريقو آهي.
هن طريقي سان، بي ترتيب انٽيگرز قبول يا رد ڪيا ويا آهن لفافي فنڪشن جي مقابلي جي بنياد تي. اهو ڪم ڪرڻ جي عمل جي توسيع جي طور تي ڪم ڪري ٿو ۽ پيچيده تقسيم کان نموني پيدا ڪرڻ لاء ضروري آهي.
مشين لرننگ ۾، قبوليت-رد ڪرڻ وارو الگورٿم خاص طور تي اھم آھي جڏھن گھڻائي مسئلن يا حالتن سان معاملو ڪيو وڃي جتي سڌي تجزياتي انتشار واري ٽيڪنڪ غير عملي آھي.
حقيقي زندگي ۽ چئلينج ۾ استعمال
مناسب لفافي افعال يا تقريبن ڳولڻ جيڪي حدف جي تقسيم کي وڏي ڪن ٿا، عملي طور تي انجام ڏيڻ لاء ٻنهي طريقن لاء ضروري آهي.
اهو اڪثر ڪري تقسيم جي ملڪيت جي مڪمل فهم جي ضرورت آهي.
اڪائونٽ ۾ وٺڻ لاء هڪ اهم عنصر قبوليت جو تناسب آهي، جيڪو الگورتھم جي تاثير جو اندازو لڳائي ٿو.
تقسيم جي پيچيدگي ۽ طول و عرض جي لعنت جي ڪري، قبول ڪرڻ-رد ڪرڻ وارو طريقو، بهرحال، اعلي سطحي مسئلن ۾ مسئلو بڻجي سگهي ٿو. انهن مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ متبادل طريقا اختيار ڪرڻ گهرجن.
مشيني سکيا کي وڌائڻ
ڊيٽا جي واڌاري، ماڊل سيٽ اپ، ۽ غير يقيني اندازن وانگر ڪمن لاء، مشين جي سکيا جي ضرورت آهي بي ترتيب انٽيجرز جي پيداوار جي ترتيب واري تقسيم کان.
مشين لرننگ الگورتھم وڌيڪ لچڪدار ماڊلنگ ۽ بهتر ڪارڪردگيءَ جي اجازت ڏئي، انوائريشن ۽ قبوليت-رد ڪرڻ جي طريقن کي استعمال ڪندي مختلف تقسيم مان نمونا چونڊي سگھو ٿا.
Bayesian مشين لرننگ ۾، جتي پوئين ورهاڱي کي اڪثر نموني سان اندازو لڳائڻ جي ضرورت آهي، اهي طريقا تمام مددگار آهن.
هاڻي اچو ته هڪ ٻئي تصور ڏانهن وڃو.
ABC جو تعارف
لڳ ڀڳ Bayesian Computation (ABC) ھڪڙو شمارياتي طريقو آھي جيڪو استعمال ڪيو ويندو آھي جڏھن امڪاني ڪم جي حساب سان، جيڪو طئي ڪري ٿو شاھدي جي ڊيٽا جي امڪاني نموني ماڊل پيٽرولن کي، مشڪل آھي.
امڪاني فنڪشن کي ڳڻڻ جي بدران، ABC متبادل پيٽرولر جي قيمتن سان ماڊل مان ڊيٽا پيدا ڪرڻ لاء تخليق استعمال ڪري ٿو.
نقل ٿيل ۽ مشاهدو ڪيل ڊيٽا وري مقابلي ۾ آهن، ۽ پيراميٽر سيٽنگون جيڪي موازنہ تخليق ٺاهي رهيا آهن.
پيرا ميٽرن جي پوئين ورڇ جو اندازو لڳائي سگهجي ٿو هن عمل کي وڏي تعداد ۾ نقلن سان ورجائڻ سان، جنهن جي اجازت ڏئي Bayesian inference جي.
ABC تصور
ABC جو بنيادي تصور اهو آهي ته ماڊل پاران ٺاهيل ٺهيل ڊيٽا کي مشاهدي واري ڊيٽا سان ڀيٽ ڪرڻ کان سواءِ واضح طور تي امڪاني ڪارڪردگي جي حساب سان.
ABC ڪم ڪري ٿو هڪ فاصلو يا تفاوت ميٽرڪ قائم ڪندي مشاهدو ۽ نقل ڪيل ڊيٽا جي وچ ۾.
جيڪڏهن فاصلو هڪ خاص حد کان گهٽ آهي، ته لاڳاپيل سموليشن ٺاهڻ لاءِ استعمال ٿيندڙ پيرا ميٽر ويلز کي مناسب سمجهيو وڃي ٿو.
ABC هن قبوليت-رد ڪرڻ واري عمل کي مختلف پيٽرولر جي قيمتن سان ورجائيندي پوئين ورڇ جو اندازو لڳائي ٿو، مشاهدو ڪيل ڊيٽا کي ڏنل قابل قدر پيراميٽر قدر ڏيکاريندي.
مشين لرننگ جي ABCs
ABC مشين لرننگ ۾ استعمال ٿيندو آهي، خاص طور تي جڏهن امڪاني بنيادن تي اندازو لڳائڻ ڏکيو هوندو آهي ڇاڪاڻ ته پيچيده يا حسابي طور قيمتي ماڊلز جي ڪري. ABC مختلف قسم جي ايپليڪيشنن لاء استعمال ڪري سگھجي ٿو جنهن ۾ ماڊل چونڊ، پيٽرولر جو اندازو، ۽ پيدا ٿيندڙ ماڊلنگ شامل آهن.
مشين لرننگ ۾ ABC تحقيق ڪندڙن کي ماڊل پيٽرولر بابت انفرنسز ڪڍڻ جي اجازت ڏئي ٿي ۽ نقلي ۽ حقيقي ڊيٽا جي مقابلي سان بهترين ماڊل چونڊيو.
مشين لرننگ الگورتھم ماڊل جي غير يقيني صورتحال ۾ بصيرت حاصل ڪري سگھي ٿي، ماڊل موازن کي انجام ڏئي سگھي ٿو، ۽ ABC ذريعي پوئين ورڇ جي تقريبن ذريعي مشاهدي واري ڊيٽا جي بنياد تي اڳڪٿيون پيدا ڪري سگھي ٿي، جيتوڻيڪ امڪاني تشخيص قيمتي يا ناقابل ممڪن آھي.
ٿڪل
آخرڪار، Bayesian statistics مشين لرننگ ۾ انفرنس ۽ ماڊلنگ لاءِ هڪ مضبوط فريم ورڪ مهيا ڪري ٿي، جيڪا اسان کي اڳئين معلومات کي شامل ڪرڻ، غير يقيني صورتحال کي منهن ڏيڻ، ۽ قابل اعتماد نتيجن تائين پهچڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
مونٽي ڪارلو طريقا بيزين جي انگن اکرن ۽ مشين جي سکيا ۾ ضروري آهن ڇو ته اهي پيچيده پيراميٽر اسپيس جي موثر ڳولا، دلچسپي جي قدرن جو اندازو، ۽ پوئين تقسيم کان نموني جي اجازت ڏين ٿا.
مارڪوف زنجير اسان جي امڪاني نظام کي بيان ڪرڻ ۽ تخليق ڪرڻ جي صلاحيت کي وڌائي ٿو، ۽ مختلف تقسيم لاء بي ترتيب نمبر پيدا ڪرڻ وڌيڪ لچڪدار ماڊلنگ ۽ بهتر ڪارڪردگي جي اجازت ڏئي ٿو.
آخرڪار، تقريباً بايسين ڪمپيوٽيشن (ABC) هڪ ڪارائتو ٽيڪنڪ آهي جنهن لاءِ مشڪل امڪاني حسابن کي انجام ڏيڻ ۽ مشين لرننگ ۾ Bayesian فيصلا پيدا ڪرڻ.
اسان پنھنجي سمجھ کي ترقي ڪري سگھون ٿا، ماڊل کي بھتر ڪري سگھون ٿا، ۽ مشين لرننگ جي ميدان ۾ تعليم يافته فيصلا ڪري سگھون ٿا انھن اصولن کي استعمال ڪندي.
جواب ڇڏي وڃو