பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்களின் வலுவான கட்டமைப்பானது இயந்திர கற்றல் உட்பட பல துறைகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
பேய்சியன் புள்ளியியல் ஒரு நெகிழ்வான மற்றும் நிகழ்தகவு அனுமான முறையை வழங்குகிறது, கிளாசிக்கல் புள்ளிவிவரங்களுக்கு மாறாக, இது செட் அளவுருக்கள் மற்றும் புள்ளி மதிப்பீடுகளைப் பொறுத்தது.
புதிய தகவல்கள் வெளிச்சத்திற்கு வரும்போது ஏற்கனவே உள்ள அறிவை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வதற்கும், எங்கள் கருத்துக்களை மாற்றுவதற்கும் இது உதவுகிறது.
பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்கள் நிச்சயமற்ற தன்மையை ஏற்று, நிகழ்தகவு விநியோகங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் மேலும் தகவலறிந்த தீர்ப்புகளை வழங்குவதற்கும் நம்பகமான முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் நமக்குத் திறனை வழங்குகிறது.
சிக்கலான இணைப்புகளை மாடலிங் செய்வதற்கும், வரையறுக்கப்பட்ட தரவை நிர்வகிப்பதற்கும், மற்றும் அதிகப்படியான பொருத்தத்தை கையாள்வதற்கும் பேய்சியன் அணுகுமுறைகள் ஒரு தனித்துவமான பார்வையை வழங்குகின்றன. இயந்திர கற்றல்.
இந்த கட்டுரையில் பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்களின் உள் செயல்பாடுகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் அதன் பயன்கள் மற்றும் நன்மைகள் ஆகியவற்றைப் பார்ப்போம்.
பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்களில் சில முக்கிய கருத்துக்கள் பொதுவாக இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. முதலில் சரிபார்ப்போம்; மான்டே கார்லோ முறை.
மான்டே கார்லோ முறை
பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்களில், மான்டே கார்லோ நுட்பங்கள் அவசியம், மேலும் அவை இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமான தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளன.
மான்டே கார்லோ நிகழ்தகவு விநியோகங்களிலிருந்து ஒருங்கிணைந்த அல்லது பின்புற விநியோகங்கள் போன்ற தோராயமான சிக்கலான கணக்கீடுகளுக்கு சீரற்ற மாதிரிகளை உருவாக்குகிறது.
மான்டே கார்லோ முறையானது ஆர்வத்தின் அளவை மதிப்பிடுவதற்கும், அதிக பரிமாண அளவுரு இடைவெளிகளை ஆராய்வதற்கும் ஒரு பயனுள்ள அணுகுமுறையை வழங்குகிறது.
புள்ளிவிவர உருவகப்படுத்துதல்களின் அடிப்படையில், இந்த நுட்பம் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு தகவலறிந்த தீர்ப்புகளை வழங்கவும், நிச்சயமற்ற தன்மையை அளவிடவும் மற்றும் திடமான கண்டுபிடிப்புகளைப் பெறவும் உதவுகிறது.
பயனுள்ள கணக்கீட்டிற்கு மான்டே கார்லோவைப் பயன்படுத்துதல்
பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்களில் பின்புற விநியோகத்தைக் கணக்கிடுவதற்கு அடிக்கடி சிக்கலான ஒருங்கிணைப்புகள் தேவைப்படுகின்றன.
மான்டே கார்லோ நுட்பத்தால் வழங்கப்பட்ட இந்த ஒருங்கிணைப்புகளின் திறமையான தோராயமானது, பின்புற விநியோகத்தை திறம்பட ஆராய உதவுகிறது.
இயந்திர கற்றலில் இது மிகவும் முக்கியமானது, அங்கு சிக்கலான மாதிரிகள் மற்றும் உயர் பரிமாண அளவுரு இடைவெளிகள் ஒரு பொதுவான நிகழ்வாகும்.
மான்டே கார்லோ நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி எதிர்பார்ப்பு மதிப்புகள், ஹிஸ்டோகிராம்கள் மற்றும் ஓரங்கட்டுதல் போன்ற ஆர்வத்தின் மாறிகளை திறம்பட மதிப்பிடுவதன் மூலம், தரவை ஆராய்ந்து அதிலிருந்து முடிவுகளை எடுப்பதற்கு நாங்கள் சிறந்த முறையில் தயாராக இருக்கிறோம்.
பின்புற விநியோகத்திலிருந்து ஒரு மாதிரியை எடுத்துக் கொள்ளுங்கள்
பேய்சியன் அனுமானத்தில், பின்புற விநியோகத்திலிருந்து மாதிரி எடுப்பது ஒரு முக்கியமான படியாகும்.
இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளில் பின்புறத்தில் இருந்து மாதிரி செய்யும் திறன் முக்கியமானது, அங்கு நாங்கள் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும் கணிப்புகளை உருவாக்கவும் முயற்சிக்கிறோம்.
மான்டே கார்லோ முறைகள் பின்புறம் உட்பட தன்னிச்சையான விநியோகங்களிலிருந்து பல்வேறு மாதிரி உத்திகளை வழங்குகின்றன.
இந்த அணுகுமுறைகள், தலைகீழ் முறை, கலவை முறை, நிராகரிப்பு முறை மற்றும் முக்கியத்துவ மாதிரியை உள்ளடக்கியது, பின்பக்கத்திலிருந்து பிரதிநிதித்துவ மாதிரிகளைப் பிரித்தெடுக்க உதவுகிறது, இது எங்கள் மாதிரிகளுடன் தொடர்புடைய நிச்சயமற்ற தன்மையை ஆராயவும் புரிந்துகொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது.
இயந்திர கற்றலில் மான்டே கார்லோ
மான்டே கார்லோ அல்காரிதம்கள் பொதுவாக இயந்திரக் கற்றலில் தோராயமான பின்புற விநியோகங்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது கவனிக்கப்பட்ட தரவு கொடுக்கப்பட்ட மாதிரி அளவுருக்களின் நிச்சயமற்ற தன்மையை இணைக்கிறது.
மான்டே கார்லோ நுட்பங்கள் நிச்சயமற்ற தன்மையை அளவிடுவதற்கும், எதிர்பார்ப்பு மதிப்புகள் மற்றும் மாதிரி செயல்திறன் குறிகாட்டிகள் போன்ற ஆர்வத்தின் அளவை மதிப்பிடுவதற்கும், பின்பகுதி விநியோகத்தில் இருந்து மாதிரிகளை எடுக்க உதவுகிறது.
இந்த மாதிரிகள் பல்வேறு கற்றல் முறைகளில் கணிப்புகளை உருவாக்கவும், மாதிரி தேர்வு செய்யவும், மாதிரி சிக்கலை அளவிடவும் மற்றும் பேய்சியன் அனுமானத்தை செயல்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
மேலும், மான்டே கார்லோ நுட்பங்கள் உயர் பரிமாண அளவுரு இடைவெளிகள் மற்றும் சிக்கலான மாதிரிகள் ஆகியவற்றைக் கையாள்வதற்கான பல்துறை கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது விரைவான பின்புற விநியோக ஆய்வு மற்றும் வலுவான முடிவெடுக்க அனுமதிக்கிறது.
முடிவில், மான்டே கார்லோ நுட்பங்கள் இயந்திரக் கற்றலில் முக்கியமானவை, ஏனெனில் அவை நிச்சயமற்ற அளவீடு, முடிவெடுத்தல் மற்றும் பிற்பகுதி விநியோகத்தின் அடிப்படையில் அனுமானம் ஆகியவற்றை எளிதாக்குகின்றன.
மார்கோவ் சங்கிலிகள்
மார்கோவ் சங்கிலிகள் கணித மாதிரிகள் ஆகும், அவை சீரற்ற செயல்முறைகளை விவரிக்கப் பயன்படுகின்றன, இதில் ஒரு குறிப்பிட்ட தருணத்தில் ஒரு அமைப்பின் நிலை அதன் முந்தைய நிலையால் மட்டுமே தீர்மானிக்கப்படுகிறது.
ஒரு மார்கோவ் சங்கிலி, எளிய வார்த்தைகளில், சீரற்ற நிகழ்வுகள் அல்லது நிலைகளின் வரிசையாகும், இதில் ஒரு மாநிலத்திலிருந்து மற்றொரு நிலைக்கு மாறுவதற்கான சாத்தியக்கூறுகள் மாறுதல் நிகழ்தகவுகள் எனப்படும் நிகழ்தகவுகளின் தொகுப்பால் வரையறுக்கப்படுகிறது.
மார்கோவ் சங்கிலிகள் இயற்பியல், பொருளாதாரம் மற்றும் கணினி அறிவியலில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் அவை நிகழ்தகவு நடத்தையுடன் சிக்கலான அமைப்புகளைப் படிப்பதற்கும் உருவகப்படுத்துவதற்கும் வலுவான அடித்தளத்தை வழங்குகின்றன.
மார்கோவ் சங்கிலிகள் இயந்திர கற்றலுடன் நெருக்கமாக இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஏனெனில் அவை மாறி உறவுகளை மாதிரியாகவும் மதிப்பீடு செய்யவும் மற்றும் சிக்கலான நிகழ்தகவு விநியோகங்களிலிருந்து மாதிரிகளை உருவாக்க உங்களை அனுமதிக்கின்றன.
தரவு பெருக்குதல், வரிசை மாடலிங் மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் மாடலிங் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கான இயந்திர கற்றலில் Markov சங்கிலிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
மெஷின் லேர்னிங் நுட்பங்கள், கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளில் மார்கோவ் சங்கிலி மாதிரிகளை உருவாக்கி பயிற்சி செய்வதன் மூலம் அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் பிடிக்க முடியும், இது பேச்சு அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
மான்டே கார்லோ நுட்பங்களில் மார்கோவ் சங்கிலிகள் மிகவும் முக்கியமானவை, இது பேய்சியன் இயந்திரக் கற்றலில் திறமையான மாதிரி மற்றும் தோராய அனுமானத்தை அனுமதிக்கிறது, இது கவனிக்கப்பட்ட தரவு கொடுக்கப்பட்ட பின்புற விநியோகங்களைக் கணிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
இப்போது, பேய்சியன் புள்ளிவிவரத்தில் மற்றொரு முக்கியமான கருத்து உள்ளது, தன்னிச்சையான விநியோகங்களுக்கு சீரற்ற எண்களை உருவாக்குகிறது. இயந்திர கற்றலுக்கு இது எவ்வாறு உதவுகிறது என்று பார்ப்போம்.
தன்னிச்சையான விநியோகங்களுக்கான ரேண்டம் எண் உருவாக்கம்
இயந்திர கற்றலில் பல்வேறு பணிகளுக்கு, தன்னிச்சையான விநியோகங்களிலிருந்து சீரற்ற எண்களை உருவாக்கும் திறன் அவசியம்.
இந்த இலக்கை அடைவதற்கான இரண்டு பிரபலமான முறைகள் தலைகீழ் அல்காரிதம் மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளல்-நிராகரிப்பு அல்காரிதம் ஆகும்.
தலைகீழ் அல்காரிதம்
தலைகீழ் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தி அறியப்பட்ட ஒட்டுமொத்த விநியோக செயல்பாடு (CDF) கொண்ட விநியோகத்திலிருந்து சீரற்ற எண்களைப் பெறலாம்.
CDF ஐ மாற்றியமைப்பதன் மூலம் சீரான ரேண்டம் எண்களை, பொருத்தமான விநியோகத்துடன் சீரற்ற எண்களாக மாற்றலாம்.
இந்த அணுகுமுறையானது பயனுள்ள மற்றும் பொதுவாகப் பொருந்தும் என்பதால், நன்கு அறியப்பட்ட விநியோகங்களில் இருந்து மாதிரியை அழைக்கும் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றது.
ஏற்பு-நிராகரிப்பு அல்காரிதம்
வழக்கமான அல்காரிதம் கிடைக்காதபோது, ஏற்பு-நிராகரிப்பு அல்காரிதம் என்பது சீரற்ற எண்களை உருவாக்கும் பல்துறை மற்றும் பயனுள்ள முறையாகும்.
இந்த அணுகுமுறையுடன், ஒரு உறை செயல்பாட்டிற்கான ஒப்பீடுகளின் அடிப்படையில் சீரற்ற முழு எண்கள் ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகின்றன அல்லது நிராகரிக்கப்படுகின்றன. இது கலவை செயல்முறையின் நீட்டிப்பாக செயல்படுகிறது மற்றும் சிக்கலான விநியோகங்களிலிருந்து மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு இது அவசியம்.
இயந்திர கற்றலில், பல பரிமாண சிக்கல்கள் அல்லது நேரான பகுப்பாய்வு தலைகீழ் நுட்பம் நடைமுறைக்கு மாறான சூழ்நிலைகளைக் கையாளும் போது ஏற்றுக்கொள்ளல்-நிராகரிப்பு வழிமுறை மிகவும் முக்கியமானது.
நிஜ வாழ்க்கை மற்றும் சவால்களில் பயன்பாடு
இரண்டு அணுகுமுறைகளும் நடைமுறையில் செயல்பட, பொருத்தமான உறை செயல்பாடுகள் அல்லது இலக்கு விநியோகத்தைப் பெரிதாக்கும் தோராயங்களைக் கண்டறிவது அவசியம்.
இது அடிக்கடி விநியோகத்தின் பண்புகளைப் பற்றிய முழுமையான புரிதலை அவசியமாக்குகிறது.
கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ள வேண்டிய ஒரு முக்கியமான உறுப்பு ஏற்பு விகிதம் ஆகும், இது அல்காரிதத்தின் செயல்திறனை அளவிடுகிறது.
விநியோகத்தின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் பரிமாண சாபத்தின் காரணமாக, ஏற்று-நிராகரிப்பு அணுகுமுறை, உயர் பரிமாண சிக்கல்களில் சிக்கலாக மாறும். இந்தப் பிரச்சனைகளைச் சமாளிக்க மாற்று அணுகுமுறைகள் தேவை.
இயந்திர கற்றலை மேம்படுத்துதல்
தரவு பெருக்குதல், மாதிரி அமைவு மற்றும் நிச்சயமற்ற மதிப்பீடுகள் போன்ற பணிகளுக்கு, இயந்திர கற்றலுக்கு தன்னிச்சையான விநியோகங்களிலிருந்து சீரற்ற முழு எண்களை உருவாக்க வேண்டும்.
இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் தலைகீழ் மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளல்-நிராகரிப்பு முறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பல்வேறு விநியோகங்களிலிருந்து மாதிரிகளைத் தேர்வுசெய்யலாம், மேலும் நெகிழ்வான மாதிரியாக்கம் மற்றும் மேம்பட்ட செயல்திறனை அனுமதிக்கிறது.
பேய்சியன் இயந்திரக் கற்றலில், பின்பக்க விநியோகங்கள் அடிக்கடி மாதிரி மூலம் மதிப்பிடப்பட வேண்டும், இந்த அணுகுமுறைகள் மிகவும் உதவியாக இருக்கும்.
இப்போது, மற்றொரு கருத்துக்கு செல்லலாம்.
ஏபிசி அறிமுகம் (தோராயமான பேய்சியன் கணக்கீடு)
தோராயமான பேய்சியன் கம்ப்யூட்டேஷன் (ஏபிசி) என்பது நிகழ்தகவு செயல்பாட்டைக் கணக்கிடும் போது பயன்படுத்தப்படும் ஒரு புள்ளிவிவர அணுகுமுறையாகும், இது மாதிரி அளவுருக்கள் கொடுக்கப்பட்ட தரவைக் காணும் வாய்ப்பை தீர்மானிக்கிறது, இது சவாலானது.
நிகழ்தகவு செயல்பாட்டைக் கணக்கிடுவதற்குப் பதிலாக, மாற்று அளவுரு மதிப்புகளுடன் மாதிரியிலிருந்து தரவை உருவாக்க ஏபிசி உருவகப்படுத்துதல்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
உருவகப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் கவனிக்கப்பட்ட தரவு பின்னர் ஒப்பிடப்படுகிறது, மேலும் ஒப்பிடக்கூடிய உருவகப்படுத்துதல்களை உருவாக்கும் அளவுரு அமைப்புகள் வைக்கப்படும்.
அளவுருக்களின் பின்புற விநியோகத்தின் தோராயமான மதிப்பீட்டை, இந்த செயல்முறையை அதிக எண்ணிக்கையிலான உருவகப்படுத்துதல்களுடன் மீண்டும் செய்வதன் மூலம் உருவாக்க முடியும், இது பேய்சியன் அனுமானத்தை அனுமதிக்கிறது.
ஏபிசி கருத்து
ஏபிசியின் முக்கிய கருத்து, மாதிரியால் உருவாக்கப்பட்ட உருவகப்படுத்தப்பட்ட தரவை, நிகழ்தகவு செயல்பாட்டை வெளிப்படையாகக் கணக்கிடாமல் கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளுடன் ஒப்பிடுவதாகும்.
கவனிக்கப்பட்ட மற்றும் உருவகப்படுத்தப்பட்ட தரவுகளுக்கு இடையே ஒரு தூரம் அல்லது ஒற்றுமையின்மை மெட்ரிக்கை நிறுவுவதன் மூலம் ஏபிசி செயல்படுகிறது.
தூரம் ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பை விட குறைவாக இருந்தால், தொடர்புடைய உருவகப்படுத்துதல்களை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படும் அளவுரு மதிப்புகள் நியாயமானதாக கருதப்படுகிறது.
ஏபிசி இந்த ஏற்பு-நிராகரிப்பு செயல்முறையை வெவ்வேறு அளவுரு மதிப்புகளுடன் மீண்டும் செய்வதன் மூலம் பின்புற விநியோகத்தின் தோராயத்தை உருவாக்குகிறது, கவனிக்கப்பட்ட தரவு கொடுக்கப்பட்ட நம்பத்தகுந்த அளவுரு மதிப்புகளைக் காட்டுகிறது.
இயந்திர கற்றல் ABCகள்
ABC இயந்திர கற்றலில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, குறிப்பாக சிக்கலான அல்லது கணக்கீட்டு விலையுயர்ந்த மாதிரிகள் காரணமாக சாத்தியக்கூறு அடிப்படையிலான அனுமானம் கடினமாக இருக்கும் போது. மாதிரித் தேர்வு, அளவுரு மதிப்பீடு மற்றும் உருவாக்கும் மாடலிங் உள்ளிட்ட பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கு ஏபிசி பயன்படுத்தப்படலாம்.
இயந்திர கற்றலில் ABC ஆனது, மாதிரி அளவுருக்கள் பற்றிய அனுமானங்களை ஆராய்ச்சியாளர்களை உருவாக்கி, உருவகப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் உண்மையான தரவை ஒப்பிடுவதன் மூலம் சிறந்த மாதிரிகளைத் தேர்வுசெய்ய உதவுகிறது.
இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மாதிரி நிச்சயமற்ற தன்மையைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம், மாதிரி ஒப்பீடுகளைச் செய்யலாம் மற்றும் ஏபிசி வழியாக பின்புற விநியோகத்தை தோராயமாக மதிப்பிடுவதன் மூலம் கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளை உருவாக்கலாம்.
தீர்மானம்
இறுதியாக, பேய்சியன் புள்ளிவிவரங்கள் இயந்திரக் கற்றலில் அனுமானம் மற்றும் மாதிரியாக்கத்திற்கான வலுவான கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது முந்தைய தகவலை இணைக்கவும், நிச்சயமற்ற தன்மையை சமாளிக்கவும் மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளை அடையவும் அனுமதிக்கிறது.
மான்டே கார்லோ முறைகள் பேய்சியன் புள்ளியியல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றலில் இன்றியமையாதவை, ஏனெனில் அவை சிக்கலான அளவுரு இடைவெளிகளை திறம்பட ஆராய்வதற்கும், ஆர்வத்தின் மதிப்புகளை மதிப்பிடுவதற்கும், பின்புற விநியோகங்களிலிருந்து மாதிரி எடுப்பதற்கும் அனுமதிக்கின்றன.
மார்கோவ் சங்கிலிகள் நிகழ்தகவு அமைப்புகளை விவரிக்கவும் உருவகப்படுத்தவும் எங்கள் திறனை அதிகரிக்கின்றன, மேலும் வெவ்வேறு விநியோகங்களுக்கான சீரற்ற எண்களை உருவாக்குவது மிகவும் நெகிழ்வான மாடலிங் மற்றும் சிறந்த செயல்திறனை அனுமதிக்கிறது.
இறுதியாக, தோராயமான பேய்சியன் கணக்கீடு (ABC) என்பது கடினமான சாத்தியக்கூறு கணக்கீடுகளைச் செய்வதற்கும் இயந்திரக் கற்றலில் பேய்சியன் தீர்ப்புகளை உருவாக்குவதற்கும் ஒரு பயனுள்ள நுட்பமாகும்.
இந்த கொள்கைகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் துறையில் நாம் நமது புரிதலை வளர்த்துக்கொள்ளலாம், மாதிரிகளை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் படித்த தீர்ப்புகளை செய்யலாம்.
ஒரு பதில் விடவும்