Что такое вероятностные модели в машинном обучении?

Вероятностные модели — один из важнейших сегментов машинного обучения, основанный на применении статистических кодов для анализа 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. Оно обеспечивает основу для принятия обучения таким, какое оно есть. Вероятностная структура описывает подход к представлению и использованию резервирований модели. В анализе научных 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 основных причин, почему вероятностное моделирование так популярно в наши дни, заключается в том, что оно обеспечивает естественную защиту от переобучения и позволяет делать полностью последовательные выводы о сложных формах на основе данных.

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Что такое вероятностное моделирование?

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

Вероятностное моделирование учитывает новые ситуации и широкий диапазон неопределенностей, не недооценивая при этом опасности. Тремя основными строительными блоками вероятностного моделирования являются адекватные распределения вероятностей, правильное использование входной информации для этих функций распределения и правильный учет связей и взаимодействий между переменными. Обратной стороной метода вероятностного моделирования является то, что он требует тщательной разработки — процесса, который зависит от нескольких предположений и больших входных данных.

Важность вероятностных моделей машинного обучения

Одним из наиболее значительных 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 классу «Собака» вероятность 0,9, предполагает, что классификатор вполне уверен, что животное на изображении — собака. Оно во многом зависит от противоположных концепций неопределенности и уверенности. На самом деле это чрезвычайно полезно при использовании для ключевых приложений машинного обучения, таких как обнаружение заболеваний 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 последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Примеры вероятностных моделей

Обобщенные линейные модели

Одним из лучших применений вероятностного моделирования являются обобщенные линейные модели. Это значительно обобщает линейную регрессию с использованием экспоненциальных семейств. Ожидаемая доходность указанного неизвестного фактора (переменная отклика, случайная величина) прогнозируется с помощью обычной линейной регрессии как линейная комбинация набора наблюдаемых значений.

Это означает, что каждое изменение предиктора вызывает изменение переменной отклика (т. е. модели линейного отклика). Это полезно, когда переменная ответа может бесконечно колебаться в любом направлении или когда какое-либо число варьируется на относительно небольшую величину по сравнению с дисперсией прогностических факторов, таких как рост человека. Однако эти предположения неверны для некоторых типов переменных отклика.

Моделирование прямых линий

Вероятностную модель с прямыми линиями иногда называют моделью линейной регрессии или наилучшей прямой линией. Это наиболее подходящая линия, поскольку она пытается уменьшить размер всех различных компонентов ошибок. Модель линейной регрессии может быть рассчитана с использованием любого базового приложения для работы с электронными таблицами или статистического программного обеспечения. Однако базовые вычисления зависят всего от нескольких переменных. Это еще одна реализация, основанная на вероятностном моделировании.

Погода и движение

Погода и дорожное движение — это два повседневных явления, которые одновременно непредсказуемы и, похоже, связаны друг с другом. Вы все знаете, что если погода холодная и идет снег, движение будет затруднено, и вас задержат на длительный период времени. Мы могли бы даже пойти дальше и предсказать существенную связь между снежной погодой и увеличением количества дорожно-транспортных происшествий.

На основе имеющихся данных мы можем разработать базовую математическую модель дорожно-транспортных происшествий в зависимости от снежной погоды, которая поможет в анализе нашей гипотезы. Все эти модели основаны на вероятностном моделировании. Это один из наиболее эффективных подходов к оценке взаимосвязей погоды и дорожного движения.

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Наивный алгоритм Байеса

Следующий пример прогнозного моделирования — метод Наивного Байеса. Это алгоритм контролируемого обучения. Этот метод, основанный на теореме Байеса, используется для решения проблем с сортировкой. В основном он используется при классификации текста с использованием многомерного набора обучающих данных.

Алгоритм Наивного Байеса — один из самых простых и эффективных алгоритмов оперативной классификации для построения быстрых моделей машинного обучения, которые могут делать быстрые прогнозы. Вероятностным классификатором является метод Наивного Байеса. Это указывает на то, что прогнозы основаны на вероятности объекта. Ниже приведены более или менее распространенные примеры наивного алгоритма Байеса:

• Обнаружение спама
• Эмоциональный анализ
• Категоризация статей

Преимущества вероятностных моделей

Теоретически вероятностное моделирование является адекватным. Другими словами, он основан на надежности и может просто указывать, насколько безопасна любая модель машинного обучения. Это фантастический инструмент для борьбы с неопределенностью в оценке производительности и рисках. Он предлагает критически важные данные для процессов принятия оперативных и стратегических решений.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения! Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма изучения

Его можно использовать гибко и комплексно для вероятностной оценки распределения нагрузки, анализа надежности, оценки провалов напряжения и общего анализа сценариев. Одним из наиболее важных преимуществ вероятностного анализа является то, что он позволяет менеджерам участвовать в осмысленном обсуждении своих рисков. Проще говоря, решающим результатом является обсуждение, а не таблица.

Целевые функции

Существует несколько способов изучения основ машинного обучения. Своего рода оптимизация — один из нескольких аспектов, которые может анализировать машинное обучение. Задачи оптимизации в первую очередь связаны с определением лучшего или «оптимального» решения той или иной проблемы, обычно математической по своей природе. Чтобы найти лучший ответ, необходим какой-то метод оценки качества любого решения. В этой ситуации на помощь приходит целевая функция.

Термин «целевые функции» относится к понятию цели. Используя данные и параметры модели в качестве входных данных, эту функцию можно оценить для получения числа. Любая проблема имеет определенные переменные, которые можно изменить; наша цель — найти значения этих переменных, которые максимизируют или уменьшают это число.

Целевая функция является одним из наиболее важных компонентов проблемы машинного обучения, поскольку она дает базовую формальную формулировку проблемы. Наилучшие параметры для различных целей могут быть точно обнаружены (так называемое аналитическое решение). Идеальные параметры для других невозможно точно определить, но их можно оценить с помощью ряда итеративных подходов.

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Заключение

Вероятностные модели — отличный способ понять тенденции, которые можно вывести из данных, и сделать прогнозы на будущее. Важность вероятностных моделей, как одной из первых тем, изучаемых в машинном обучении, недооценивается. Эти модели обеспечивают основу для моделей машинного обучения, позволяющую понять распространенные тенденции и их поведение.

Чтобы узнать больше о вероятностных моделях и других важных темах машинного обучения, посетите курс AIML от Simplilearn. Программа, созданная в сотрудничестве с Purdue и IBM, представляет собой интенсивный учебный курс, который поможет вам понять такие важные концепции, 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 машинного обучения являются вероятностными в том отношении, что они распределяют вероятность прогнозов в условиях контролируемого обучения и генерируют распределения данных в скрытом пространственном представлении.

2. Что такое вероятностный и детерминированный?

Выходные данные детерминистической модели полностью определяются ее системными параметрами и начальными значениями, тогда как вероятностные (или стохастические) модели включают в свой подход случайность. В результате одинаковый набор значений параметров и исходные обстоятельства приведут к различным результатам.

3. В чем польза вероятностного моделирования?

На самом деле вероятностное моделирование — фантастический инструмент для принятия исследовательских решений. Это позволяет менеджерам собирать и систематизировать свои знания об организациях, в которых они работают, а также о рисках и неопределенностях, с которыми они сталкиваются.

4. Что такое пример вероятностной системы?

Прогноз погоды и доставка почты являются примерами примеров. С другой стороны, вероятностная модель предназначена для обеспечения распределения вероятных результатов (т. е. она описывает все результаты и дает некоторую оценку вероятности наступления каждого из них).

5. Является ли логистическая регрессия вероятностной моделью?

Логистическая регрессия — это методология прогнозного моделирования на основе бинарной классификации. Вероятностная структура, известная как оценка максимального правдоподобия, может использоваться для оценки параметров модели логистической регрессии.

6. Что такое вероятностная модель принятия решений?

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