مدلهای احتمالی یکی از مهمترین بخشهای یادگیری ماشین هستند که مبتنی بر کاربرد کدهای آماری برای تجزیه و تحلیل دادهها هستند. این به یکی از اولین رویکردهای یادگیری ماشینی برمیگردد و امروزه به طور گسترده مورد استفاده قرار میگیرد. متغیرهای مشاهده نشده در مدلهای احتمالی به صورت تصادفی دیده میشوند و وابستگی متقابل بین متغیرها در یک توزیع احتمال مشترک ثبت میشود.
مدل های احتمالی شالودهای برای پذیرش یادگیری برای آنچه هست فراهم میکند. چارچوب احتمالی رویکردی را برای نمایش و استقرار رزرو مدل ترسیم میکند. در تجزیه و تحلیل دادههای علمی، پیشبینیها نقش غالب ایفا میکنند. سهم آنها در یادگیری ماشینی، محاسبات شناختی، اتوماسیون و هوش مصنوعی نیز حیاتی است.
این مدلهای احتمالی ویژگیهای تحسین برانگیزی دارند و در تحلیلهای آماری کاملاً مفید هستند. آنها استدلال در مورد ناهماهنگیهای موجود در اکثر دادهها را کاملاً ساده میکنند. در واقع، آنها ممکن است به صورت سلسله مراتبی برای ایجاد مدلهای پیچیده از عناصر اساسی ساخته شوند. یکی از دلایل اصلی محبوبیت مدلسازی احتمالی امروزه این است که محافظت طبیعی بیش از حد ایجاد میکند و امکان استنتاج کاملاً منسجم را بر روی اشکال پیچیده از دادهها فراهم میکند.
مدلسازی احتمالی چیست؟
مدلسازی احتمالی یک رویکرد آماری است که از تأثیر رویدادها یا اقدامات تصادفی برای پیشبینی احتمال نتایج آتی استفاده میکند. این یک روش مدلسازی کمی است که چندین نتیجه ممکن را پیشبینی میکند که حتی ممکن است فراتر از آنچه اخیراً رخ داده است، باشد.
مدلسازی احتمالی موقعیتهای جدید و طیف گستردهای از عدم قطعیت را در نظر میگیرد در حالی که خطرات را دست کم نمیگیرد. سه بلوک ساختمانی اولیه مدلسازی احتمالی عبارتند از توزیعهای احتمال کافی، استفاده صحیح از اطلاعات ورودی برای این توابع توزیع و حسابداری مناسب برای پیوندها و تعاملات بین متغیرها. نقطه ضعف تکنیک مدلسازی احتمالی این است که به توسعه دقیق نیاز دارد، فرآیندی که به چندین فرض و دادههای ورودی بزرگ بستگی دارد.
اهمیت مدلهای احتمالی ML
یکی از مهمترین مزایای تکنیک مدلسازی احتمالی این است که درک جامعی از عدم قطعیت مرتبط با پیشبینیها فراهم میکند. با استفاده از این روش، ما میتوانیم به سرعت تعیین کنیم که هر مدل یادگیری تلفن همراه چقدر مطمئن است و پیشبینی آن چقدر دقیق است.
طبقهبندیکننده احتمالی به شدت به مفاهیم متضاد عدم قطعیت و اطمینان وابسته است. در واقع، زمانی که برای برنامههای کلیدی یادگیری ماشینی مانند تشخیص بیماری و رانندگی مستقل استفاده میشود، بسیار مفید است. علاوه بر این، نتایج احتمالی برای بسیاری از رویکردهای مرتبط با یادگیری ماشین، مانند یادگیری فعال، مفید خواهد بود.
نمونههایی از مدل های احتمالی
مدلهای خطی تعمیم یافته
یکی از کاربردهای بهتر مدلسازی احتمالی، مدلهای خطی تعمیمیافته است. این به طور گستردهای رگرسیون خطی را با استفاده از خانوادههای نمایی تعمیم میدهد. بازده مورد انتظار یک عامل ناشناخته مشخص (متغیر پاسخ، یک متغیر تصادفی) با رگرسیون خطی معمولی به عنوان ترکیب خطی مجموعهای از مقادیر مشاهده شده پیشبینی میشود.
این بدان معنی است که هر تغییر در یک پیشبینی کننده باعث تغییر در متغیر پاسخ (یعنی یک مدل پاسخ خطی) میشود. این زمانی مفید است که متغیر پاسخ ممکن است بیپایان در هر جهت در نوسان باشد یا زمانی که هر عددی در مقایسه با واریانس عوامل پیشبینیکننده، مانند قد انسان، مقدار نسبتاً کمی تغییر میکند. با این حال، این مفروضات برای چندین نوع از متغیرهای پاسخ نادرست هستند.
مدلسازی خط مستقیم
یک مدل احتمالی خط مستقیم گاهی اوقات به عنوان مدل رگرسیون خطی یا خط مستقیم با بهترین تناسب شناخته میشود. این یک خط مناسب است زیرا سعی میکند اندازه همه اجزای مختلف خطا را کاهش دهد. یک مدل رگرسیون خطی ممکن است با استفاده از هر صفحه گسترده اولیه یا نرمافزار آماری محاسبه شود. با این حال، محاسبات اولیه فقط به چند متغیر وابسته است. این یکی دیگر از پیادهسازی است که بر اساس مدلسازی احتمالاتی است.
آب و هوا و ترافیک
آب و هوا و ترافیک دو پدیده روزمره هستند که هر دو غیرقابل پیشبینی هستند و به نظر میرسد با یکدیگر پیوند دارند. همه شما میدانید که اگر هوا سرد باشد و برف ببارد، تردد بسیار مشکل میشود و شما برای مدت طولانی معطل خواهید شد. ما حتی میتوانیم تا آنجا پیش برویم که ارتباط قابل توجهی بین هوای برفی و حوادث ترافیکی بالاتر را پیشبینی کنیم.
بر اساس دادههای موجود، میتوانیم یک مدل ریاضی پایه از تصادفات رانندگی به عنوان تابعی از هوای برفی برای کمک به تجزیه و تحلیل فرضیه خود ایجاد کنیم. همه این مدلها براساس مدلسازی احتمالی هستند. این یکی از موثرترین رویکردها برای ارزیابی آب و هوا و روابط ترافیکی است.
الگوریتم Naive Bayes
مثال بعدی مدلسازی پیشبینی، روش Naive Bayes است. این یک الگوریتم برای یادگیری نظارت شده است. این روش که بر اساس قضیه Bayes است، برای حل مشکلات مرتب سازی و بیشتر در طبقهبندی متن با استفاده از مجموعه داده آموزشی با ابعاد بالا استفاده میشود.
الگوریتم Naive Bayes یکی از اساسیترین و مؤثرترین الگوریتمهای طبقهبندی عملیاتی برای ساخت مدلهای یادگیری ماشینی سریع است که میتواند پیشبینیهای سریع انجام دهد. یک طبقهبندی احتمالی روش ساده Bayes است. این نشان میدهد که براساس احتمال یک شی پیشبینی میکند. موارد زیر نمونههای کم و بیش رایجی از الگوریتم Naive Bayes هستند:
• تشخیص هرزنامه
• تحلیل عاطفی
• دسته بندی مقاله
مزایای مدل های احتمالی
از لحاظ نظری، مدلسازی احتمالی مناسب است. به عبارت دیگر، مبتنی بر قابلیت اطمینان است و ممکن است به سادگی نشان دهد که هر مدل یادگیری ماشینی چقدر ایمن است. این یک ابزار فوقالعاده برای مقابله با عدم قطعیت در ارزیابی عملکرد و برآورد ریسک است. دادههای حیاتی را برای فرآیندهای تصمیمگیری عملیاتی و استراتژیک ارائه میدهد.
ممکن است به روشی منعطف و یکپارچه برای ارزیابی احتمالی جریان بار، تجزیه و تحلیل قابلیت اطمینان، ارزیابی کاهش ولتاژ و تحلیل سناریوهای عمومی مورد استفاده قرار گیرد. یکی از مهم ترین مزایای تحلیل احتمالی این است که به مدیران اجازه میدهد در گفتمان معنادار درباره ریسکهای خود شرکت کنند.
توابع هدف
روشهای مختلفی برای مطالعه اصول یادگیری ماشین وجود دارد. طبقهبندی بهینهسازی یکی از چندین جنبهای است که یادگیری ماشینی میتواند آن را تحلیل کند. مسائل بهینهسازی در درجه اول به تعیین بهترین یا بهینه ترین راه حل برای نوعی از مسئله، که معمولاً ماهیت ریاضی دارند، مربوط میشود. برای یافتن بهترین پاسخ، روشی برای قضاوت در مورد کیفیت هر راهحل، مورد نیاز است. در این شرایط، تابع هدف مفید است.
اصطلاح «عملکردهای عینی» به مفهوم هدف اشاره دارد. با دادهها و پارامترهای مدل به عنوان ورودی، این تابع ممکن است برای بدست آوردن یک عدد ارزیابی شود. هر مشکل داده شده دارای متغیرهای خاصی است که ممکن است تغییر کنند. هدف ما کشف مقادیری برای این متغیرها است که این تعداد را به حداکثر یا کاهش میدهد.
تابع هدف یکی از مهمترین اجزای یک موضوع یادگیری ماشینی است زیرا فرمول اساسی و رسمی مسئله را ارائه میدهد. بهترین پارامترها برای اهداف مختلف را میتوان دقیقاً کشف کرد (معروف به حل تحلیلی). پارامترهای ایدهآل برای دیگران را نمیتوان به طور دقیق کشف کرد، اما ممکن است با استفاده از تعدادی رویکرد تکراری تخمین زده شود.
نتیجه
مدلهای احتمالی راهی عالی برای درک روندهایی هستند که میتوان از دادهها استخراج کرد و پیشبینیهایی برای آینده ایجاد کرد. به عنوان یکی از اولین مباحثی که در یادگیری ماشینی آموزش داده میشود، اهمیت مدلهای احتمالی کمتر بیان شده است. این مدلها پایهای برای مدلهای یادگیری ماشینی برای درک روندهای رایج و رفتار آنها فراهم میکنند.
