Qaabka xooggan ee tirakoobka Bayesian ayaa noqday mid si weyn loogu isticmaalo qaybo badan, oo ay ku jiraan barashada mashiinka.
Tirakoobka Bayesian wuxuu bixiyaa hab dabacsanaan iyo ixtimaalka ah ee fikradda, si ka duwan tirakoobka qadiimiga ah, kaas oo ku xiran cabbirada la dajiyay iyo qiyaasta dhibcaha.
Waxa ay awood noo siinaysaa in aan xisaabta ku darno aqoonta jirta oo aan wax ka beddelno aragtideena marka xog cusubi soo baxdo.
Tirakoobka Bayesianku wuxuu ina siinayaa awood aan ku samayno xukunno xog ogaal ah oo aan ka soo saarno gabagabo la isku halayn karo anagoo aqbalayna hubanti la'aan iyo adeegsiga qaybinta ixtimaalka.
Hababka Bayesianku waxay bixiyaan aragti gaar ah oo qaabaynta isku xidhka adag, maaraynta xogta xaddidan, iyo wax ka qabashada xad-dhaafka ah ee macnaha guud barashada mashiinka.
Waxaan eegi doonaa shaqada gudaha ee tirakoobka Bayesian ee maqaalkan, iyo sidoo kale adeegsigeeda iyo faa'iidooyinka goobta barashada mashiinka.
Qaar ka mid ah fikradaha muhiimka ah ee tirakoobka Bayesian ayaa caadi ahaan loo adeegsadaa Barashada Mashiinnada. Midda hore aan hubinno; Habka Monte Carlo.
Habka Monte Carlo
Tirakoobka Bayesian, farsamooyinka Monte Carlo waa lama huraan, waxayna saameyn muhiim ah ku leeyihiin codsiyada barashada mashiinka.
Monte Carlo waxa ay keenaysaa abuurista muunado random ah oo laga soo bilaabo qaybinta itimaalka ilaa qiyaas xisaabinta adag sida isku xidhka ama qaybinta danbe.
Habka Monte Carlo wuxuu bixiyaa hab wax ku ool ah oo lagu qiyaaso tirada xiisaha iyo sahaminta meelaha cabbirka cabbirka sare leh iyadoo si isdaba joog ah looga soo qaadanayo qaybinta xiisaha iyo celceliska natiijooyinka.
Iyada oo lagu saleynayo jilitaanka tirakoobka, farsamadani waxay ka caawisaa cilmi-baarayaasha inay sameeyaan go'aano xog-ogaal ah, qiyaasaan hubanti la'aanta, iyo inay soo saaraan natiijooyin adag.
Isticmaalka Monte Carlo Xisaabinta Waxtarka leh
Xisaabinta qaybinta dambe ee tirakoobka Bayesian waxay si joogto ah u baahan tahay qalabyo adag.
Qiyaasta wax-ku-oolka ah ee isku-dhafan ee ay bixiso farsamada Monte Carlo waxay awood noo siinaysaa inaan si hufan u sahamno qaybinta dambe.
Tani waxay muhiim u tahay barashada mashiinka, halkaasoo moodooyinka adag iyo meelaha cabbirka cabbirka sare ay yihiin dhacdo caadi ah.
Anagoo si wax ku ool ah u qiimeynayna doorsoomayaasha xiisaha sida qiyamka la filayo, histogaraamyada, iyo kala fogaanshaha iyadoo la adeegsanayo farsamooyinka Monte Carlo, waxaan si fiican ugu qalabaysan nahay inaan baarno xogta oo aan ka soo saarno gabagabada.
Qaadashada Tusaalaha Qaybinta Dambe
Fikradda Bayesian, muunad qaybinta dambe waa tallaabo muhiim ah.
Awoodda muunad laga soo qaadan karo xagga dambe ayaa muhiim u ah codsiyada barashada mashiinka, halkaas oo aan isku dayno inaan wax ka baranno xogta oo aan soo saarno saadaalin.
Hababka Monte Carlo waxay bixiyaan xeelado muunad kala duwan oo laga soo qaado qaybin aan sabab lahayn, oo ay ku jiraan kuwa dambe.
Hababkan, oo ay ku jiraan habka rogroga, habka halabuurka, habka diidmada, iyo muunad muhiimadda, waxay noo suurtagelinaysaa inaan ka soo saarno muunado wakiil ka ah xagga dambe, taasoo noo oggolaanaysa inaan baarno oo fahanno hubanti la'aanta la xiriirta moodeelkeenna.
Monte Carlo ee Barashada Mashiinka
Algorithms Monte Carlo waxaa guud ahaan loo isticmaalaa barashada mashiinka si loo qiyaaso qaybinta dambe, taas oo koobaysa hubanti la'aanta qiyaasaha moodeelka ee la bixiyay xogta la arkay.
Farsamooyinka Monte Carlo waxay awood u siinayaan cabbiraadda hubaal la'aanta iyo qiyaasta tirada xiisaha, sida qiyamka la filayo iyo tilmaamayaasha waxqabadka moodeelka, iyadoo laga soo qaadanayo qaybinta dambe.
Tusaalooyinkan waxaa loo isticmaalaa habab waxbarasho oo kala duwan si loo soo saaro saadaalinta, loo sameeyo xulashada moodeelka, cabbirka kakanaanta tusaalaha, iyo fulinta fikradda Bayesian.
Intaa waxaa dheer, farsamooyinka Monte Carlo waxay bixiyaan qaab-dhismeed la taaban karo oo lagula tacaalayo meelaha cabbirka cabbirka sare leh iyo moodooyinka adag, taasoo u oggolaanaysa sahaminta qaybinta dambe ee degdegga ah iyo go'aan-qaadasho adag.
Gabagabadii, farsamooyinka Monte Carlo waxay muhiim u yihiin barashada mashiinka sababtoo ah waxay fududeeyaan cabbiraadda hubin la'aanta, go'aan-qaadashada, iyo ka-fiirsashada ku salaysan qaybinta dambe.
Markkov Silsilad
Silsilada Markov waa moodooyin xisaabeed oo loo isticmaalo in lagu qeexo hababka stochastic kaas oo xaaladda nidaamka waqti gaar ah lagu go'aamiyo kaliya xaaladdiisii hore.
Silsiladda Markov, ereyo fudud, waa isku xigxiga dhacdooyin aan toos ahayn ama dawlado taas oo suurtogalnimada in laga gudbo gobol kale lagu qeexo jaantusyo jaantusyo ah oo loo yaqaan itimaalka kala-guurka.
Silsilada Markov waxaa loo isticmaalaa fiisigiska, dhaqaalaha, iyo sayniska kumbuyuutarka, waxayna bixiyaan aasaas adag oo lagu baranayo laguna sawirayo nidaamyo adag oo leh dabeecad macquul ah.
Silsilada Markov waxay si dhow ugu xiran yihiin barashada mashiinka sababtoo ah waxay kuu oggolaanayaan inaad qaabeeyso oo aad qiimeyso xiriirada isbeddelka ah oo aad ka abuurto muunado qaybinta ixtimaalka adag.
Silsilada Markov waxaa lagu shaqeeyaa barashada mashiinka codsiyada sida kordhinta xogta, qaabaynta taxanaha, iyo qaabaynta curinta.
Farsamooyinka barashada mishiinku waxay qabsan karaan qaababka hoose iyo cilaaqaadka iyaga oo dhisaya oo tababaraya moodooyinka silsiladda Markov ee xogta la arkay, iyaga oo ka dhigaya kuwo waxtar u leh codsiyada sida aqoonsiga hadalka, habaynta luqadda dabiiciga ah, iyo falanqaynta taxanaha wakhtiga.
Silsilada Markov ayaa si gaar ah muhiim ugu ah farsamooyinka Monte Carlo, taas oo u oggolaanaysa muunad hufan iyo qiyaas qiyaaseed ee barashada mashiinka Bayesian, kaas oo ujeedadiisu tahay in la saadaaliyo qaybinta dambe ee la bixiyay xogta la arkay.
Hadda, waxa jirta fikrad kale oo muhiim ah oo ku jirta Tirakoobka Bayesian oo soo saaraya tirooyin aan toos ahayn oo qaybin aan sabab lahayn. Aan aragno sida ay u caawiso barashada mashiinka.
Jiilka Nambarka Random ee Qaybinta Aan sababtu ahayn
Hawlaha kala duwan ee barashada mashiinka, awoodda lagu soo saaro tirooyin aan kala sooc lahayn oo laga helo qaybin aan sabab lahayn waa lama huraan.
Laba hab oo caan ah oo lagu gaaro yoolkan waa algorithm-ka rogan iyo algorithm-ka aqbalida-diidmada.
Algorithm-ka roga
Waxaan ka heli karnaa tirooyin aan kala sooc lahayn qaybinta oo leh hawl-qaybin wadareed la yaqaan (CDF) anagoo adeegsanayna algorithm roga.
Waxaan u beddeli karnaa tirooyinka random-ka ee tirooyinka random-ka iyadoo la adeegsanayo qaybinta habboon annagoo ka beddelayna CDF.
Habkani wuxuu ku habboon yahay codsiyada mashiinka barashada ee ku baaqaya muunad qaybinta si fiican loo yaqaan maadaama ay waxtar leedahay oo guud ahaan lagu dabaqi karo.
Algorithm Ogolaanshaha-Diidmada
Marka algorithm caadiga ah aan la heli karin, algorithm-ka aqbalida-diidmada waa hab wax ku ool ah oo wax ku ool ah oo soo saara tirooyin random ah.
Habkan, tirooyinka random waa la aqbalaa ama la diidaa iyadoo lagu saleynayo isbarbardhigga shaqada baqshadda. Waxay u shaqeysaa sidii kordhinta habka halabuurka waxayna muhiim u tahay soo saarista muunado qaybin adag.
Barashada mashiinka, algorithm-ka aqbalida-diidmada ayaa si gaar ah muhiim u ah marka laga hadlayo arrimo badan oo dhinacyo badan taabanaya ama xaaladaha halka farsamada toosan ee rogrogista ay tahay mid aan macquul ahayn.
Isticmaalka Nolosha Dhabta ah iyo Caqabadaha
Helitaanka shaqooyinka baqshadda ku habboon ama qiyaasaha ka wayn qaybinta bartilmaameedka ayaa lagama maarmaan u ah labada hab si ay si dhab ah u fuliyaan.
Tani waxay had iyo jeer u baahan tahay in si buuxda loo fahmo sifooyinka qaybinta.
Hal shay oo muhiim ah in lagu xisaabtamo waa saamiga aqbalaadda, kaas oo cabbiraya waxtarka algorithm.
Sababtoo ah kakanaanta qaybinta iyo habaarka cabbirka, habka aqbalaadda-diidmada, si kastaba ha ahaatee, waxay noqon kartaa dhibaato arrimaha cabbirka sare ah. Habab kale ayaa loo baahan yahay si wax looga qabto dhibaatooyinkan.
Kobcinta Barashada Mashiinka
Hawlaha sida kordhinta xogta, habaynta moodeelka, iyo qiyaasaha hubaal la'aanta, barashada mishiinku waxay u baahan tahay abuurista tirooyin aan kala sooc lahayn oo ka yimid qaybin aan sabab lahayn.
Algorithms-ka barashada mashiinka waxay dooran kartaa muunado qaybin kala duwan iyadoo la adeegsanayo rogaal celinta iyo hababka diidmada, taas oo u oggolaanaysa qaabayn dabacsanaan iyo waxqabad la xoojiyay.
Barashada mishiinada Bayesian-ka, halkaas oo qaybinta dambe ee had iyo jeer u baahan tahay in lagu qiyaaso muunad, hababkan ayaa aad waxtar u leh.
Hadda, aan u gudubno fikrad kale.
Hordhac ABC (Qiyaastii Xisaabinta Bayesian)
Qiyaasta Bayesian Computation (ABC) waa hab xisaabeed la isticmaalo marka la xisaabinayo shaqada suurtagalnimada, taas oo go'aamisa suurtogalnimada markhaatifurka xogta la bixiyay cabbirada tusaalaha, waa caqabad.
Halkii la xisaabin lahaa shaqada suurtagalka ah, ABC waxay isticmaashaa jilid si ay u soo saarto xogta moodeelka leh qiimayaal ka duwan.
Xogta la ekaysiiyay iyo la arkay ayaa markaa la is barbar dhigayaa, waxaana la hayaa jaangooyooyinka cabbiraadaha abuuraya jilitaan la mid ah.
Qiyaasta qallafsan ee qaybinta dambe ee xuduudaha ayaa la soo saari karaa iyada oo lagu soo celinayo habkan oo leh tiro badan oo jilitaan ah, oo u oggolaanaya fikradda Bayesian.
Fikradda ABC
Fikradda udub-dhexaadka ah ee ABC waa in la isbarbardhigo xogta la ekeeyay ee uu soo saaray moodeelka iyo xogta la arkay iyada oo aan si cad loo xisaabin shaqada suurtagalka ah.
ABC waxay u shaqeysaa iyada oo dejisa fogaan ama cabbir kala duwanaansho u dhexeeya xogta la arkay iyo kuwa la mideeyey.
Haddii masaafada ay ka yar tahay xad gaar ah, qiyamka halbeegyada loo isticmaalo in lagu dhiso jilitaannada la xidhiidha waxaa loo malaynayaa inay macquul tahay.
ABC waxay abuurtaa qiyaas qaybinta dambe iyadoo ku celinaysa habkan aqbalida-diidmada oo leh qiimayaal kala duwan, oo muujinaya qiimayaal qiyaaseed macquul ah oo la siiyay xogta la arkay.
Barashada Mashiinka ABC-yada
ABC waxaa loo adeegsadaa barashada mashiinka, gaar ahaan marka fikradda ku saleysan suurtagalnimada ay adag tahay iyadoo ay ugu wacan tahay moodooyinka adag ama xisaabaadka qaaliga ah. ABC waxaa loo isticmaali karaa codsiyo kala duwan oo ay ka mid yihiin xulashada moodeelka, qiyaasta cabbirka, iyo qaabaynta wax-soo-saarka.
ABC ee barashada mashiinka waxay u ogolaataa cilmi-baarayaashu inay sawiraan fikrado ku saabsan cabbirada moodeelka oo ay doortaan moodooyinka ugu fiican iyagoo isbarbar dhigaya xogta dhabta ah iyo mid la mid ah.
Algorithms-ka barashada mashiinka waxay heli karaan aragtiyo ku saabsan hubanti la'aanta moodeelka, samayn karaan isbarbardhigga moodeelka, oo ay dhaliyaan saadaalin ku salaysan xogta la arkay iyadoo la qiyaasayo qaybinta dambe ee ABC, xitaa marka qiimayntu ay qaali tahay ama aan la hirgelin karin.
Ugu Dambeyn
Ugu dambeyntii, Tirakoobka Bayesian wuxuu bixiyaa qaab-dhismeed adag oo loogu talagalay soo-jeedinta iyo qaabaynta barashada mashiinka, taasoo noo oggolaanaysa inaan ku darno macluumaadkii hore, wax ka qabashada hubanti la'aanta, oo gaadhno natiijooyin la aamini karo.
Hababka Monte Carlo waa lama huraan marka loo eego tirakoobka Bayesian-ka iyo barashada mashiinka sababtoo ah waxay u oggolaanayaan sahaminta hufan ee meelaha xaddidan ee adag, qiyaasidda qiyamka xiisaha, iyo muunad qaybinta dambe.
Silsilada Markov waxay kordhiyaan awooddayada si aan u sharaxno oo aan u ekayno nidaamyada suurtagalka ah, iyo soo saarista lambarro aan toos ahayn oo qaybin kala duwan waxay u oggolaaneysaa qaabeyn dabacsanaan iyo waxqabad wanaagsan.
Ugu dambeyntii, Xisaabinta Bayesian-ka Qiyaasta (ABC) waa farsamo faa'iido leh oo lagu sameeyo xisaabinta suurtagalka adag iyo soo saarista xukunnada Bayesian ee barashada mashiinka.
Waxaan horumarin karnaa fahamkeena, wanaajin karnaa moodooyinka, oo samayn karnaa xukunno aqoon leh oo ku saabsan goobta barashada mashiinka annaga oo ka faa'iidaysanayna mabaadi'dan.
Leave a Reply