Что такое вероятностные модели в машинном обучении?

Вероятностные модели являются одним из важнейших сегментов машинного обучения, которое основано на применении статистических кодов к анализу данных. Это восходит к одному из первых подходов машинного обучения и продолжает широко использоваться сегодня. Ненаблюдаемые переменные рассматриваются как стохастические в вероятностных моделях, а взаимозависимость между переменными записывается в совместном распределении вероятностей. Это обеспечивает основу для принятия обучения таким, какое оно есть. Вероятностная структура описывает подход к представлению и развертыванию оговорок модели. В научном анализе данных прогнозы играют доминирующую роль. Их вклад также имеет решающее значение в машинном обучении, когнитивных вычислениях, автоматизации и искусственном интеллекте.

Эти вероятностные модели обладают многими замечательными характеристиками и весьма полезны в статистическом анализе. Они позволяют довольно просто рассуждать о несоответствиях, присутствующих в большинстве данных. Фактически, они могут быть построены иерархически для создания сложных моделей из базовых элементов. Одна из главных причин, по которой вероятностное моделирование так популярно в наши дни, заключается в том, что оно обеспечивает естественную защиту от переобучения и позволяет делать полностью согласованные выводы по сложным формам из данных.

Ваша карьера в области искусственного интеллекта/машинного обучения уже не за горами!Магистерская программа «Инженер искусственного интеллекта»Изучить программу

Что такое вероятностное моделирование?

Вероятностное моделирование — это статистический подход, который использует эффект случайных событий или действий для прогнозирования возможности будущих результатов. Это количественный метод моделирования, который прогнозирует несколько возможных результатов, которые могут даже выходить за рамки того, что произошло недавно.

Вероятностное моделирование рассматривает новые ситуации и широкий спектр неопределенности, не недооценивая опасности. Три основных строительных блока вероятностного моделирования — это адекватные распределения вероятностей, правильное использование входной информации для этих функций распределения и правильный учет связей и взаимодействий между переменными. Недостатком метода вероятностного моделирования является то, что он требует тщательной разработки, процесса, который зависит от нескольких предположений и большого объема входных данных.

Важность вероятностных моделей МО

Одним из наиболее существенных преимуществ метода вероятностного моделирования является то, что он обеспечивает всестороннее понимание неопределенности, связанной с прогнозами. Используя этот метод, мы можем быстро определить, насколько надежна любая модель мобильного обучения и насколько точны ее прогнозы.

Пример вероятностного классификатора, который присваивает вероятность 0,9 классу «Собака», предполагает, что классификатор вполне уверен, что животное на изображении — собака. Он сильно зависит от противоположных концепций неопределенности и уверенности. В действительности он чрезвычайно полезен при использовании в ключевых приложениях машинного обучения, таких как обнаружение болезней и автономное вождение. Кроме того, вероятностные результаты были бы полезны для многих подходов, связанных с машинным обучением, таких как активное обучение.

Присоединяйтесь к самой быстрорастущей технологической отрасли сегодня!Программа послевузовского образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияИзучить программу

Примеры вероятностных моделей

Обобщенные линейные модели

Одно из лучших применений вероятностного моделирования — обобщенные линейные модели. Это значительно обобщает линейную регрессию с использованием экспоненциальных семейств. Ожидаемая доходность указанного неизвестного фактора (переменной отклика, случайной величины) предсказывается обычной линейной регрессией как линейная комбинация набора наблюдаемых значений.

Это означает, что каждое изменение предиктора вызывает изменение переменной отклика (т. е. модель линейного отклика). Это полезно, когда переменная отклика может бесконечно колебаться в любом направлении или когда любое число изменяется на относительно скромную величину по сравнению с дисперсией в предсказательных факторах, таких как рост человека. Однако эти предположения неверны для нескольких типов переменных отклика.

Моделирование прямой линии

Вероятностная модель прямой линии иногда называется линейной регрессионной моделью или наилучшей подходящей прямой линией. Это наилучшая подходящая линия, поскольку она пытается уменьшить размер всех различных компонентов ошибки. Линейная регрессионная модель может быть вычислена с использованием любой базовой электронной таблицы или статистического программного обеспечения. Однако базовые вычисления зависят только от нескольких переменных. Это еще одна реализация, основанная на вероятностном моделировании.

Погода и дорожное движение

Погода и движение — два повседневных явления, которые непредсказуемы и, по-видимому, связаны друг с другом. Вы все знаете, что если погода холодная и идет снег, движение будет довольно затруднено, и вы будете задержаны на длительный период времени. Мы даже могли бы пойти так далеко, чтобы предсказать существенную связь между снежной погодой и более частыми авариями на дорогах.

На основе имеющихся данных мы можем разработать базовую математическую модель дорожно-транспортных происшествий как функции снежной погоды, чтобы помочь в анализе нашей гипотезы. Все эти модели основаны на вероятностном моделировании. Это один из самых эффективных подходов для оценки взаимосвязей погоды и дорожного движения.

Ваша карьера в области искусственного интеллекта/машинного обучения уже не за горами!Магистерская программа «Инженер искусственного интеллекта»Изучить программу

Наивный байесовский алгоритм

Следующий пример предиктивного моделирования — метод Naive Bayes. Это алгоритм для контролируемого обучения. Этот метод, основанный на теореме Байеса, используется для решения проблем сортировки. Он в основном применяется в классификации текстов с использованием многомерного обучающего набора данных.

Алгоритм Naive Bayes является одним из самых основных и эффективных рабочих алгоритмов классификации для построения быстрых моделей машинного обучения, которые могут делать быстрые прогнозы. Вероятностный классификатор — это метод Naive Bayes. Он указывает, что он прогнозирует на основе правдоподобия объекта. Ниже приведены более или менее распространенные примеры алгоритма Naive Bayes:

• Обнаружение спама
• Эмоциональный анализ
• Категоризация статьи

Преимущества вероятностных моделей

Теоретически вероятностное моделирование является адекватным. Другими словами, оно основано на надежности и может просто указывать, насколько безопасна любая модель машинного обучения. Это фантастический инструмент для работы с неопределенностью в оценке производительности и оценках риска. Он предоставляет критически важные данные для операционных и стратегических процессов принятия решений.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения!Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияИзучить программу

Его можно использовать гибко и комплексно для вероятностных оценок потока нагрузки, анализа надежности, оценки падения напряжения и анализа общего сценария. Одним из важнейших преимуществ вероятностного анализа является то, что он позволяет менеджерам участвовать в осмысленном обсуждении своих рисков. Проще говоря, решающим результатом является обсуждение, а не электронная таблица.

Целевые функции

Существует несколько способов изучения основ машинного обучения. Один из аспектов, который может анализировать машинное обучение, — это своего рода оптимизация. Задачи оптимизации в первую очередь связаны с определением наилучшего или «оптимального» решения некоторой формы проблемы, обычно математической по своей природе. Если необходимо найти наилучший ответ, требуется некий метод оценки качества любого решения. В этой ситуации полезна целевая функция.

Термин «целевые функции» относится к концепции цели. С данными и параметрами модели в качестве входных данных эта функция может быть оценена для получения числа. Любая заданная задача имеет определенные переменные, которые могут быть изменены; наша цель — найти значения для этих переменных, которые максимизируют или уменьшают это число.

Целевая функция является одним из важнейших компонентов проблемы машинного обучения, поскольку она дает базовую, формальную формулировку проблемы. Лучшие параметры для различных целей могут быть обнаружены точно (известно как аналитическое решение). Идеальные параметры для других не могут быть обнаружены точно, но могут быть оценены с использованием ряда итеративных подходов.

Ваша карьера в области искусственного интеллекта/машинного обучения уже не за горами!Магистерская программа «Инженер искусственного интеллекта»Изучить программу

Заключение

Вероятностные модели — отличный способ понять тенденции, которые можно вывести из данных, и создать прогнозы на будущее. Поскольку это одна из первых тем, изучаемых в машинном обучении, важность вероятностных моделей недооценена. Эти модели обеспечивают основу для моделей машинного обучения, чтобы понимать преобладающие тенденции и их поведение.

Чтобы узнать больше о вероятностных моделях и других важных темах машинного обучения, ознакомьтесь с курсом Simplilearn's AIML. Программа, созданная в сотрудничестве с Purdue и IBM, была разработана как интенсивный учебный лагерь, чтобы помочь вам понять важные концепции, такие как статистика, машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и обучение с подкреплением. Начните карьеру своей мечты сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое вероятностные модели в машинном обучении?

Модели МО являются вероятностными в том смысле, что они присваивают вероятность проекциям в контролируемой среде обучения и генерируют распределения данных в представлении скрытого пространства.

2. Что такое вероятностный и детерминированный?

Выход детерминированной модели полностью определяется ее системными параметрами и начальными значениями, тогда как вероятностные (или стохастические) модели включают случайность в свой подход. В результате идентичный набор значений параметров и начальных обстоятельств приведет к различным результатам.

3. В чем преимущество вероятностного моделирования?

В действительности, вероятностное моделирование является фантастическим инструментом для исследовательского принятия решений. Оно позволяет менеджерам собирать и внедрять свои идеи в организации, которыми они управляют, а также риски и неопределенности, с которыми они сталкиваются, организованным образом.

4. Что такое пример вероятностной системы?

Прогнозирование погоды и почтовая доставка являются примерами. Вероятностная модель, с другой стороны, предназначена для предоставления распределения вероятных результатов (т. е. она описывает все результаты и дает некоторую меру того, насколько вероятно, что каждый из них произойдет).

5. Является ли логистическая регрессия вероятностной моделью?

Логистическая регрессия — это методология бинарного классификационного предиктивного моделирования. Вероятностная структура, известная как оценка максимального правдоподобия, может использоваться для оценки параметров модели логистической регрессии.

6. Что такое вероятностная модель принятия решений?

Анализ вероятностной модели принятия решений — это метод отражения неопределенности параметров в моделях и представления ее лицам, принимающим решения, в понятной форме.