Meg kell tanulnom a valószínűségi programozást?
Pontszám: 4,8/5 ( 54 szavazat )Ehelyett a valószínűségi programozás a statisztikai modellezés eszköze . Az ötlet az, hogy tanulságokat kölcsönözzünk a programozási nyelvek világából, és alkalmazzuk azokat a statisztikai modellek tervezésének és használatának problémáira. ... Ha megtesszük az ugrást, és ténylegesen valódi nyelvet használunk a modellezéshez, sok új eszköz válik megvalósíthatóvá.
Valószínű a gépi tanulás?
A gépi tanulás valószínűségi keretrendszere mögött meghúzódó kulcsgondolat az, hogy a tanulást úgy lehet felfogni, mint a megfigyelt adatok magyarázatára szolgáló elfogadható modellekre következtetni. Egy gép felhasználhatja ezeket a modelleket arra, hogy előrejelzéseket készítsen a jövőbeli adatokról, és racionális döntéseket hozzon ezen előrejelzések alapján.
Mi a valószínűségi számítás?
A valószínűségi számítások lehetővé teszik a jövőbeli rendszerek számára, hogy megértsék és a természetes adatokban rejlő bizonytalanságokkal számoljanak , ami lehetővé teszi számunkra, hogy megértésre, előrejelzésre és döntéshozatalra képes számítógépeket építsünk.
Mi az a mélyvalószínűségi programozás?
Javasoljuk a mély valószínűségi programozás ötletét, a valószínűségi modellezés és a mély tanulás metszéspontjában lévő rendszerek fejlődésének szintézisét . ... A mély valószínűségi programozás ismertetése után az új variációs következtetési algoritmusok és mélyvalószínűségi modellek alkalmazásait tárgyaljuk.
Mi az a WebPPL?
A WebPPL egy Javascripten alapuló valószínűségi programozási nyelv . A WebPPL legegyszerűbben a webppl.org webhelyen használható. Helyben is telepíthető és parancssorból futtatható. A WebPPL determinisztikus része a Javascript egy részhalmaza.
Martin Jankowiak – Rövid bevezetés a valószínűségi programozásba
Mire használható a valószínűségi programozás?
Más szavakkal, a valószínűségi programozás a statisztikai modellezés eszköze . Az ötlet az, hogy tanulságokat kölcsönözzünk a programozási nyelvek világából, és alkalmazzuk azokat a statisztikai modellek tervezésének és használatának problémáira. A valószínűségi programozás arról szól, hogy a számítástechnika eszközeivel statisztikát készítünk.
Mi az a Pyro programozás?
A Pyro-ról A Pyro egy univerzális valószínűségi programozási nyelv (PPL), amely Pythonban íródott, és a PyTorch támogatja a háttérben. A Pyro rugalmas és kifejező mély valószínűségi modellezést tesz lehetővé, egyesítve a modern mélytanulás és a bayesi modellezés legjavát.
Mi az a valószínűségi gépi tanulás?
A gépi tanulásban a valószínűségi osztályozó olyan osztályozó, amely egy bemenet megfigyelése alapján képes megjósolni a valószínűségi eloszlást az osztályok halmazán , ahelyett, hogy csak azt a legvalószínűbb osztályt adja ki, amelyhez a megfigyelésnek tartoznia kell.
Hasznos a valószínűségi programozás?
Ehelyett a valószínűségi programozás a statisztikai modellezés eszköze . ... A PP kulcsfontosságú meglátása az, hogy a statisztikai modellezés, ha eleget csinálod, nagyon is programozáshoz kezdhet. Ha megtesszük az ugrást, és ténylegesen valódi nyelvet használunk a modellezéshez, sok új eszköz válik megvalósíthatóvá.
Mi az a valószínűségi modellezés?
A valószínűségi modellezés egy statisztikai technika, amelyet a véletlenszerű események vagy cselekvések hatásának figyelembevételére használnak a jövőbeni kimenetelek lehetséges előfordulásának előrejelzésében .
A kvantumvalószínűség?
A kvantum-univerzum alapvetően valószínűségi , ellentétben a klasszikus fizika által leírt determinisztikus univerzummal. Einstein úgy gondolta, hogy az univerzumnak és törvényeinek szigorúan determinisztikusnak kell lennie.
A mély tanulási modellek valószínűségiek?
A valószínűségi mély tanulás olyan mély tanulás, amely a bizonytalanságért felelős , mind a modell bizonytalanságáért, mind az adatok bizonytalanságáért. Valószínűségi modellek és mély neurális hálózatok használatán alapul.
Mi a különbség a determinisztikus és a valószínűségi között?
A determinisztikus modell nem tartalmazza a véletlenszerűség elemeit. Minden alkalommal, amikor ugyanazokkal a kezdeti feltételekkel futtatja a modellt, ugyanazokat az eredményeket kapja . ... A valószínűségi modell a véletlenszerűség elemeit tartalmazza. Valahányszor futtatja a modellt, valószínűleg eltérő eredményeket kap, még azonos kezdeti feltételek mellett is.
A bayesi gépi tanulás?
Szigorúan véve a Bayes-i következtetés nem gépi tanulás . Ez egy statisztikai paradigma (a gyakori statisztikai következtetés alternatívája), amely a valószínűségeket feltételes logikaként határozza meg (Bayes tétele révén), nem pedig hosszú távú frekvenciákként.
Miért fordulnak elő variációs következtetések?
A variációs Bayes-módszereket elsősorban két célra használják: A nem megfigyelt változók utólagos valószínűségének analitikus közelítése, hogy statisztikai következtetéseket lehessen levonni ezekre a változókra.
Mi az a Stan nyelv?
A Stan egy valószínűségi programozási nyelv C++ nyelven írt statisztikai következtetésekhez . A Stan nyelvet egy (bayesi) statisztikai modell megadására használják egy kötelező programmal, amely kiszámítja a log valószínűségi sűrűségfüggvényt. Stan az új BSD licenc alatt van licencelve.
Mi a TensorFlow valószínűsége?
A TensorFlow Probability (TFP) egy TensorFlow-ra épülő Python-könyvtár , amely megkönnyíti a valószínűségi modellek és a modern hardveren (TPU, GPU) való mély tanulás kombinálását. Adattudósok, statisztikusok, ML-kutatók és gyakorló szakemberek számára készült, akik kódolni szeretnék a tartományi ismereteket, hogy megértsék az adatokat és előrejelzéseket készítsenek.
Mi az a valószínűségi kategorizálás?
Áttekintés. descriptionvaluationprobabilistic-classification report. Általában a valószínűségi besorolás olyan forgatókönyvet jelent, amelyben a modell az osztályok közötti valószínűségi eloszlást jósolja meg, ahelyett, hogy a legvalószínűbb osztályt .
Mi az a valószínűségi idősor-modellezés?
A valószínűségi előrejelzés a lehetséges jövőbeli kimenetelek eloszlásának előrejelzéséből áll. ... A szintetikus adatkészleteken végzett kísérletek azt mutatják, hogy a STRIPE jelentősen felülmúlja a diverzitás ábrázolásának alapmódszereit, miközben megőrzi az előrejelzési modell pontosságát.
Mit jelent az adatmodell alulillesztése?
Az alulillesztés egy olyan forgatókönyv az adattudományban, amikor az adatmodell nem képes pontosan rögzíteni a bemeneti és kimeneti változók közötti kapcsolatot , ami magas hibaarányt generál mind a betanítási halmazban, mind a nem látott adatokban.
Melyik nyelvről származik a Pyro?
piro-, előtag. pyro- a görögből származik, ahol a jelentése "tűz, hő, magas hőmérséklet": pirománia, pirotechnika.
A Pyro továbbra is karbantartott?
A Pyro-t eredetileg az Uber AI-nál fejlesztették ki, és ma már aktívan karbantartják a közösségi közreműködők , köztük a Broad Institute dedikált csapata. 2019-ben a Pyro a Linux Foundation projektjévé vált, amely a nyílt forráskódú szoftverekkel, nyílt szabványokkal, nyílt adatokkal és nyílt hardverekkel kapcsolatos együttműködés semleges tere.
Milyen nyelven szól a Pyro szó?
A Pyro a görög πῦρ (pyr) szóból származik, ami tüzet jelent.
Hogyan találja meg a valószínűséget a Pythonban?
Egy esemény bekövetkezésének valószínűségének kiszámításához megszámoljuk, hogy hányszor fordulhat elő érdekes esemény (mondjuk a fejek felfordítása), és elosztjuk a mintatérrel.
Miért van Bayes-hálózat?
Mivel a Bayes-hálózat a változóinak és azok kapcsolatainak teljes modellje, használható a velük kapcsolatos valószínűségi lekérdezések megválaszolására. Például a hálózat felhasználható a változók egy részhalmazának állapotára vonatkozó ismeretek frissítésére, amikor más változókat (a bizonyítékok változóit) figyelnek meg.