Ilana ti o lagbara ti awọn iṣiro Bayesian ti di lilo pupọ ni ọpọlọpọ awọn ilana, pẹlu ẹkọ ẹrọ.
Awọn iṣiro Bayesian nfunni ni irọrun ati ọna iṣeeṣe ti itọkasi, ni idakeji si awọn iṣiro kilasika, eyiti o da lori awọn ipilẹ ti a ṣeto ati awọn iṣiro aaye.
O jẹ ki a ṣe akiyesi imọ ti o wa tẹlẹ ati yi awọn iwo wa pada nigbati alaye titun ba wa si imọlẹ.
Awọn iṣiro Bayesian fun wa ni agbara lati ṣe awọn idajọ alaye diẹ sii ati fa awọn ipinnu igbẹkẹle diẹ sii nipa gbigba aidaniloju ati lilo awọn pinpin iṣeeṣe.
Awọn isunmọ Bayesian n pese oju-iwoye iyasọtọ fun ṣiṣe awoṣe awọn asopọ idiju, ṣiṣakoso data to lopin, ati ṣiṣe pẹlu mimuju ni ipo ti imudani ẹrọ.
A yoo wo awọn iṣẹ inu ti awọn iṣiro Bayesian ninu nkan yii, bakanna bi awọn lilo ati awọn anfani rẹ ni aaye ikẹkọ ẹrọ.
Diẹ ninu awọn imọran bọtini ni awọn iṣiro Bayesian ni a lo nigbagbogbo ni Ẹkọ Ẹrọ. Jẹ ki a ṣayẹwo akọkọ; Ọna Monte Carlo.
Ọna Monte Carlo
Ni awọn iṣiro Bayesian, awọn ilana Monte Carlo jẹ pataki, ati pe wọn ni awọn ipa pataki fun awọn ohun elo ikẹkọ ẹrọ.
Monte Carlo jẹ pẹlu ṣiṣẹda awọn ayẹwo laileto lati awọn ipinpinpin iṣeeṣe si awọn iṣiro idiju isunmọ bii awọn akojọpọ tabi awọn ipinpinpin lẹhin.
Ọna Monte Carlo n pese ọna ti o munadoko lati ṣe iṣiro iye awọn iwulo ati ṣawari awọn aaye paramita iwọn-giga nipasẹ iṣapẹẹrẹ leralera lati pinpin iwulo ati aropin awọn awari.
Da lori awọn iṣeṣiro iṣiro, ilana yii ṣe iranlọwọ fun awọn oniwadi lati ṣe awọn idajọ alaye, ṣe iwọn aidaniloju, ati ṣe awọn awari to lagbara.
Lilo Monte Carlo fun ṣiṣe iṣiro to munadoko
Iṣiro pinpin ẹhin ni awọn iṣiro Bayesian nigbagbogbo nilo awọn akojọpọ idiju.
Isunmọ daradara ti awọn ohun elo wọnyi ti a pese nipasẹ ilana Monte Carlo jẹ ki a ṣawari daradara pinpin ẹhin.
Eyi ṣe pataki ni ikẹkọ ẹrọ, nibiti awọn awoṣe idiju ati awọn aaye paramita iwọn giga jẹ iṣẹlẹ ti o wọpọ.
Nipa iṣiro imunadoko awọn oniyipada ti iwulo bii awọn iye ireti, awọn iwe itan-akọọlẹ, ati awọn aala nipa lilo awọn ilana Monte Carlo, a ti ni ipese dara julọ lati ṣe ayẹwo data naa ati fa awọn ipinnu lati ọdọ rẹ.
Gbigba Apeere lati Ipinpin Ilẹhin
Ni imọran Bayesian, iṣapẹẹrẹ lati pinpin lẹhin jẹ igbesẹ pataki.
Agbara lati ṣe ayẹwo lati ẹhin jẹ pataki ni awọn ohun elo ikẹkọ ẹrọ, nibiti a ti gbiyanju lati kọ ẹkọ lati data ati ṣe ipilẹṣẹ awọn asọtẹlẹ.
Awọn ọna Monte Carlo nfunni ni ọpọlọpọ awọn ilana iṣapẹẹrẹ lati awọn ipinpinpin lainidii, pẹlu ẹhin.
Awọn ọna wọnyi, eyiti o pẹlu ọna iyipada, ọna akopọ, ọna ijusile, ati iṣapẹẹrẹ pataki, jẹ ki a yọkuro awọn apẹẹrẹ aṣoju lati ẹhin, gbigba wa laaye lati ṣayẹwo ati loye aidaniloju ti o ni nkan ṣe pẹlu awọn awoṣe wa.
Monte Carlo ni Ẹkọ ẹrọ
Awọn algoridimu Monte Carlo ni gbogbogbo ni lilo ninu ikẹkọ ẹrọ si isunmọ awọn ipinpinpin ẹhin, eyiti o ṣe aidaniloju ti awọn paramita awoṣe ti a fun ni data akiyesi.
Awọn imọ-ẹrọ Monte Carlo jẹki wiwọn aidaniloju ati iṣiro awọn iwọn iwulo, gẹgẹbi awọn iye ireti ati awọn afihan iṣẹ ṣiṣe awoṣe, nipasẹ iṣapẹẹrẹ lati pinpin ẹhin.
Awọn ayẹwo wọnyi ni a lo ni ọpọlọpọ awọn ọna ikẹkọ lati gbejade awọn asọtẹlẹ, ṣe yiyan awoṣe, wiwọn idiju awoṣe, ati ṣiṣe awọn itọkasi Bayesian.
Pẹlupẹlu, awọn imọ-ẹrọ Monte Carlo n pese ilana ti o wapọ fun ṣiṣe pẹlu awọn alafo paramita iwọn-giga ati awọn awoṣe idiju, gbigba fun iṣawari pinpin ẹhin iyara ati ṣiṣe ipinnu to lagbara.
Ni ipari, awọn ilana Monte Carlo ṣe pataki ni ikẹkọ ẹrọ nitori pe wọn dẹrọ wiwọn aidaniloju, ṣiṣe ipinnu, ati itọkasi ti o da lori pinpin ẹhin.
Awọn ẹwọn Markkov
Awọn ẹwọn Markov jẹ awọn awoṣe mathematiki ti a lo lati ṣe apejuwe awọn ilana sitokasitik ninu eyiti ipo eto kan ni akoko kan ti pinnu nikan nipasẹ ipo iṣaaju rẹ.
Ẹwọn Markov kan, ni awọn ọrọ ti o rọrun, jẹ ọkọọkan ti awọn iṣẹlẹ laileto tabi awọn ipinlẹ ninu eyiti o ṣeeṣe ti iyipada lati ipinlẹ kan si ekeji jẹ asọye nipasẹ awọn iṣeeṣe ti a mọ si awọn iṣeeṣe iyipada.
Awọn ẹwọn Markov ni a lo ni fisiksi, eto-ọrọ, ati imọ-ẹrọ kọnputa, ati pe wọn pese ipilẹ to lagbara fun kikọ ẹkọ ati ṣiṣe adaṣe awọn ọna ṣiṣe idiju pẹlu ihuwasi iṣeeṣe.
Awọn ẹwọn Markov ni asopọ pẹkipẹki si ẹkọ ẹrọ nitori wọn gba ọ laaye lati ṣe awoṣe ati ṣe iṣiro awọn ibatan oniyipada ati ṣẹda awọn ayẹwo lati awọn ipinpinpin iṣeeṣe idiju.
Awọn ẹwọn Markov ti wa ni iṣẹ ni ikẹkọ ẹrọ fun awọn ohun elo bii imudara data, awoṣe lẹsẹsẹ, ati awoṣe ipilẹṣẹ.
Awọn imọ-ẹrọ ikẹkọ ẹrọ le mu awọn ilana ti o wa labẹ ati awọn ibatan nipa kikọ ati ikẹkọ awọn awoṣe pq Markov lori data ti a ṣe akiyesi, ṣiṣe wọn wulo fun awọn ohun elo bii idanimọ ọrọ, sisọ ede adayeba, ati itupalẹ jara akoko.
Awọn ẹwọn Markov jẹ pataki paapaa ni awọn ilana Monte Carlo, gbigba fun iṣapẹẹrẹ daradara ati isunmọ isunmọ ni ẹkọ ẹrọ Bayesian, eyiti o ni ero lati ṣe asọtẹlẹ awọn ipinpinpin ẹhin ti a fun ni data akiyesi.
Bayi, imọran pataki miiran wa ni Awọn iṣiro Bayesian n ṣe ipilẹṣẹ awọn nọmba laileto fun awọn pinpin lainidii. Jẹ ki a wo bii o ṣe iranlọwọ lati kọ ẹkọ ẹrọ.
ID Nọmba Iran fun lainidii Distribution
Fun ọpọlọpọ awọn iṣẹ ṣiṣe ni ẹkọ ẹrọ, agbara lati gbejade awọn nọmba laileto lati awọn pinpin lainidii jẹ pataki.
Awọn ọna olokiki meji fun iyọrisi ibi-afẹde yii ni algoridimu iyipada ati algorithm gbigba-ijusilẹ.
alugoridimu inversion
A le gba awọn nọmba laileto lati pinpin pẹlu iṣẹ pinpin akojo ti a mọ (CDF) nipa lilo algorithm iyipada.
A le ṣe iyipada awọn nọmba laileto aṣọ sinu awọn nọmba ID pẹlu pinpin ti o yẹ nipa yiyipada CDF.
Ọna yii jẹ deede fun awọn ohun elo ikẹkọ ẹrọ ti o pe fun iṣapẹẹrẹ lati awọn ipinpinpin ti a mọ daradara nitori pe o munadoko ati lilo gbogbogbo.
Alugoridimu gbigba-ijusile
Nigba ti alugoridimu ti aṣa ko si, alugoridimu gbigba-ijusilẹ jẹ ọna ti o wapọ ati imunadoko ti iṣelọpọ awọn nọmba laileto.
Pẹlu ọna yii, awọn odidi laileto gba tabi kọ da lori awọn afiwera si iṣẹ apoowe kan. O ṣiṣẹ bi itẹsiwaju ti ilana akojọpọ ati pe o ṣe pataki fun iṣelọpọ awọn ayẹwo lati awọn ipinpinpin intricate.
Ninu ẹkọ ẹrọ, algoridimu gbigba-ijusilẹ jẹ pataki paapaa nigbati o ba n ba awọn ọran multidimensional sọrọ tabi awọn ipo nibiti ilana itusilẹ atupale taara jẹ aiṣeṣẹ.
Lilo ni Igbesi aye gidi ati Awọn italaya
Wiwa awọn iṣẹ apoowe ti o yẹ tabi isunmọ ti o ṣe pataki pinpin ibi-afẹde jẹ pataki fun awọn isunmọ mejeeji lati ṣe adaṣe.
Eyi nigbagbogbo nilo oye kikun ti awọn ohun-ini ti pinpin.
Ohun pataki kan lati ṣe akiyesi ni ipin gbigba, eyiti o ṣe iwọn imunadoko algorithm.
Nitori idiju ti pinpin ati eegun iwọn, ọna gbigba-ijusilẹ le, sibẹsibẹ, di iṣoro ni awọn ọran iwọn-giga. Awọn ọna yiyan ni a nilo lati koju awọn iṣoro wọnyi.
Imudara Ẹkọ ẹrọ
Fun awọn iṣẹ ṣiṣe bii imudara data, iṣeto awoṣe, ati awọn iṣiro aidaniloju, ẹkọ ẹrọ nbeere iran ti awọn odidi laileto lati awọn ipinpinpin lainidii.
Aligoridimu eko ẹrọ le yan awọn ayẹwo lati oriṣiriṣi awọn ipinpinpin nipa lilo ipadasẹhin ati awọn ọna ijusile, gbigba fun awoṣe ti o rọ diẹ sii ati iṣẹ imudara.
Ni ẹkọ ẹrọ Bayesian, nibiti awọn ipinpinpin ẹhin nigbagbogbo nilo lati ṣe iṣiro nipasẹ iṣapẹẹrẹ, awọn ọna wọnyi ṣe iranlọwọ pupọ.
Bayi, jẹ ki a lọ si imọran miiran.
Ifihan si ABC (Isunmọ Iṣiro Bayesian)
Isunmọ Bayesian Computation (ABC) jẹ ọna iṣiro ti a lo nigbati o n ṣe iṣiro iṣẹ ṣiṣe, eyiti o pinnu iṣeeṣe ti njẹri data ti a fun ni awọn aye awoṣe, jẹ nija.
Dipo ṣiṣe iṣiro iṣẹ ṣiṣe, ABC nlo awọn iṣeṣiro lati ṣe agbejade data lati inu awoṣe pẹlu awọn iye paramita omiiran.
Afarawe data ti a ṣe akiyesi lẹhinna ṣe afiwe, ati pe awọn eto paramita ti o ṣẹda awọn iṣeṣiro afiwera ni a tọju.
Iṣiro ti o ni inira ti pinpin ẹhin ti awọn paramita le ṣee ṣe nipasẹ tun ṣe ilana yii pẹlu nọmba nla ti awọn iṣeṣiro, gbigba fun itọkasi Bayesian.
ABC Erongba
Ero pataki ti ABC ni lati ṣe afiwe data afarawe ti ipilẹṣẹ nipasẹ awoṣe lati ṣakiyesi data laisi iṣiro iṣẹ ṣiṣe iṣeeṣe.
ABC n ṣiṣẹ nipa didasilẹ ijinna tabi metiriki aiṣedeede laarin awọn akiyesi ati data afarawe.
Ti ijinna ba kere ju iloro kan, awọn iye paramita ti a lo lati ṣe awọn iṣeṣiro ti o somọ ni a ro pe o jẹ oye.
ABC ṣẹda isunmọ ti pinpin lẹhin nipa atunwi ilana gbigba-ijusile yii pẹlu awọn iye paramita oriṣiriṣi, ti n ṣafihan awọn iye paramita ti o ṣeeṣe ti a fun ni data ti a ṣakiyesi.
Machine Learning ká ABCs
ABC ni a lo ninu ẹkọ ẹrọ, ni pataki nigbati itọkasi orisun-iṣeeṣe nira nitori idiju tabi awọn awoṣe gbowolori iṣiro. ABC le ṣee lo fun ọpọlọpọ awọn ohun elo pẹlu yiyan awoṣe, iṣiro paramita, ati awoṣe ipilẹṣẹ.
ABC ni ẹkọ ẹrọ jẹ ki awọn oniwadi fa awọn ifọkansi nipa awọn paramita awoṣe ki o yan awọn awoṣe ti o dara julọ nipa fifiwewe simulated ati data gangan.
Aligoridimu eko ẹrọ le gba awọn oye sinu aidaniloju awoṣe, ṣe awọn afiwera awoṣe, ati ṣe ipilẹṣẹ awọn asọtẹlẹ ti o da lori data ti a ṣe akiyesi nipa isunmọ pinpin ẹhin nipasẹ ABC, paapaa nigba ti igbelewọn iṣeeṣe jẹ gbowolori tabi ko ṣeeṣe.
ipari
Nikẹhin, awọn iṣiro Bayesian n pese ilana ti o lagbara fun itọkasi ati awoṣe ni ẹkọ ẹrọ, gbigba wa laaye lati ṣafikun alaye ti tẹlẹ, koju pẹlu aidaniloju, ati de ọdọ awọn esi to ni igbẹkẹle.
Awọn ọna Monte Carlo jẹ pataki ni awọn iṣiro Bayesian ati ẹkọ ẹrọ nitori wọn gba laaye fun iṣawari daradara ti awọn aye paramita idiju, iṣiro awọn iye ti iwulo, ati iṣapẹẹrẹ lati awọn ipinpinpin ẹhin.
Awọn ẹwọn Markov ṣe alekun agbara wa lati ṣapejuwe ati ṣe afiwe awọn ọna ṣiṣe iṣeeṣe, ati ṣiṣe awọn nọmba laileto fun awọn ipinpinpin oriṣiriṣi ngbanilaaye fun awoṣe rọ diẹ sii ati iṣẹ ṣiṣe to dara julọ.
Nikẹhin, Isunmọ Bayesian Computation (ABC) jẹ ilana ti o wulo fun ṣiṣe awọn iṣiro iṣeeṣe ti o nira ati ṣiṣe awọn idajọ Bayesian ni ẹkọ ẹrọ.
A le ṣe idagbasoke oye wa, mu awọn awoṣe dara, ati ṣe awọn idajọ ti ẹkọ ni aaye ti ẹkọ ẹrọ nipa gbigbe awọn ilana wọnyi.
Fi a Reply