Bayes İnanç Ağlarının Eğitimi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Bayes İnanç Ağlarının Eğitimi
Bir BBN eğitimi sorununu ele alırken dikkate alınması gereken birkaç olası senaryo vardır:
• BBN’nin yapısı bilindiğinde ve eğitim örneklerinde tüm örnekler için tüm nitelikler gözlemlenebilir olduğunda, koşullu olasılıkları öğrenmek oldukça basittir. Naive Bayes sınıflandırıcısında olduğu gibi eğitim verilerinin olasılığını maksimize ederek koşullu olasılıkları basitçe tahmin ederiz (örneğin, sıfır frekans düzeltmeleri ile göreli frekansları tahmin etmek).
• Eğitim verilerinde BBN’nin yapısı bilindiği halde değişkenlerin tamamı (kısmen veya tamamen) gözlemlenebilir olmadığında daha karmaşık bir problemle karşılaşırız. Böyle bir durumda, Tahmin Maksimizasyonu (EM) algoritması gibi eksik değerlerle ilgilenmeye yönelik algoritmalara başvurabiliriz.
Diğer bir yaklaşım, problemi bir sinir ağındaki gizli düğümlerin ağırlıklarını tahmin etme durumuna benzetmektir. Bu durumda, algoritmanın koşullu olasılık tablosundaki tüm olası girişlerin kümesine karşılık gelen hipotez uzayını araştırdığı bir gradyan yükseliş yaklaşımı kullanılabilir.
• Ağın yapısı bilinmediğinde, genellikle daha önce açıklanan iki durumdan çok daha karmaşık bir problem olan bir model seçimi problemi ile karşı karşıya kalırız. Amaç, eğitim verileri üzerinden olasılık dağılımını en iyi tanımlayan ağı veya ağlar grubunu bulmaktır. Bu optimizasyon süreci, olası BBN’ler alanı üzerinde en iyi modeli bulmak için sezgisel arama teknikleri kullanılarak pratikte uygulanmaktadır.
Alternatif ağlar arasından seçim yapmak için yaygın olarak bir puanlama sistemi kullanılır. Veri verilen modelin sonsal olasılığı ve Bayesian Bilgi Kriterlerine dayalı yaklaşımlar dahil olmak üzere çeşitli puanlar dikkate alınmıştır.
Lam ve Bachus (1994) ve Lauría (2003), Occam’ın Razor ilkesinin bir bilgi teorik perspektifi olan Minimum Tanımlama Uzunluğu İlkesine dayalı puanları kullanır; buna göre basit, seyrek modellerin karmaşık fazla takılan modellere tercih edilmesi gerekir.
Bazı yazarlar, tam Bayes modeli ortalamasını yaklaştırarak yapı keşfi yapma fikrini tartışır. Madigan et al. (1996) ve Giudici ve diğerleri. (2000), bir dizi yapı üzerinde bir MCMC araştırmasının kullanımını tartışmaktadır. Friedman ve Koller (2001) sıralamalar üzerinde buluşsal arama fikrini ortaya atmışlardır.
GELECEK TRENDLERİ
Bayesian makine öğrenimi çok çeşitli alanlarda uygulanmaktadır ve uygulamaların kapsamı gelecekte şüphesiz artacaktır. Naive Bayes sınıflandırıcısının varyasyonları, veri madenciliği ve metin özetleme görevlerinde kullanılır.
Lauría ve Tayi (2003), ağa izinsiz giriş tespitinde saf Bayes sınıflandırmasının uygulamasını açıklar. Stewart (2002), yazılım projesi ölçümlerini tahmin etmek için saf bir Bayes sınıflandırıcısı kullanır. Friedman ve ark. (2000), gen ekspresyon verilerini analiz etmek için Bayes ağlarını kullanır. Dinamik Bayes ağlarını konuşma tanımaya uygular.
Bayes ağları nedir
Bayesian Network nedir
Bayes Teoremi Makine Öğrenmesi
Onisko (2001) karaciğer bozukluklarını teşhis etmek için bir sistem olan Hepar II’yi tanımlamaktadır. Kennett ve ark. (2001), deniz meltemlerini tahmin eden bir hava tahmin sistemi geliştirmiştir. Hudson et al. (2001), Bayes ağlarını terörist risk değerlendirmesi için olasılıksal uzman sistemler olarak uygulamışlardır. Breese ve Heckerman (1996), ve Jensen ve diğerleri. (2001) sorun giderme, arıza teşhisi ve güvenilirlik analizi problemini hedefler.
Microsoft, sorgulara dayalı yardım konularını seçmek için saf Bayes kullanan Microsoft Office’in Yanıt Sihirbazı dahil olmak üzere bir dizi Bayes ağ uygulaması geliştirmiştir.
Nedensellik ve Bayes ağları, dinamik ağlar, eksik verilerle öğrenme ve döngüsel ağlar gibi konular dahil olmak üzere Bayes ağları ve ilgili alanlarında çok sayıda teorik ve uygulamalı araştırma yapılmaktadır.
Heckerman (2000), Microsoft’un son iki ürününde (SQL Server 2000 ve Commerce Server 2000) hem ortak filtreleme hem de veri görselleştirme için bağımlılık ağlarını (döngüsel grafikleri kabul eden Bayes ağlarına benzer bir biçimcilik) kullandığına işaret eder.
Sonuç
Bu makalede, makine öğrenimi alanına uygulanan Bayes yöntemlerine genel bir bakış sağladık. Bunu yaparken bilinçli olarak en alakalı kavramları, teknikleri ve pratik konuları gözden geçirmeye odaklandık.
Son birkaç yılda Bayesian makine öğrenimi, hem akademisyenlerin hem de uygulayıcıların yararlanabileceği önde gelen bir modelleme ve veri analizi yaklaşımı olarak ortaya çıktı. Bayesian makine öğreniminin gelecekte hem teorik hem de pratik uygulama perspektifinden genişlemeye devam edeceğini öngörüyoruz.
Makine Öğrenimi için Bayes Modellemesi
Öğrenme algoritmaları, örüntü tanıma, yapay zeka, makine öğrenimi, veri madenciliği ve istatistiksel öğrenmenin merkezinde yer alır. Terim genellikle büyük ve karmaşık veri setlerinin minimum insan müdahalesi ile analizini ifade eder.
Bayesian öğrenme, yeni deneyime dayalı olarak görüşü güncelleme, verilere dayalı bir süreç modelinin parametrelerini güncelleme, çoklu bilgi kaynakları kullanarak karmaşık fenomenlerin modellenmesi ve analizi, sonsal olasılıksal beklenti vb. olarak çeşitli şekillerde tanımlanmıştır.
Tüm bu kılıklarda, son yıllarda popülaritesi patladı. Mitchell (1997) ve Sarker, Abbass ve Newton (2002) gibi enformasyon bilimi disiplininden daha fazla türetilen metinler ayrıca Bayesian öğrenimi üzerine bölümler içerir.
Son gelişmeler ve metodolojinin sezgisel çekiciliği göz önüne alındığında, Bayesian öğrenme, 21. yüzyılda modelleme ve analiz için baskın platformlardan biri olmaya hazırlanıyor. Bu makale, bu bağlamda Bayes öğrenimine genel bir bakış sağlar.
Bayes Modellemesi
Bayesian öğrenme, bir popülasyonun bilinmeyen özellikleri (ortalama ve/veya varyans gibi) veya özellikler arasındaki ilişkiler (örneğin, bir regresyon denklemi veya bir sinir ağı aracılığıyla) hakkında bilgi sağlamayı amaçlar.
Bilinmeyen ortalama için olası değerler veya alternatif sinir ağı temsilleri gibi bu 12m bilinmeyenleri tanımlayabilen H , H ,…, H gibi bir dizi alternatif modele veya hipoteze sahibiz. Bayes yaklaşımı, bu modellerle ilgili önceki inançların yeni veriler ışığında güncellenmesine izin verir. Temel etkinleştirme mekanizması Bayes kuralıdır.
Bu, belirli bir i modelinin (H) sonsal olasılığının, veriye (D) bağlı olan, model i’nin önceki olasılık ile çarpımı verildiğinde, verinin olasılığı p(D|H) ile orantılı olduğunu belirtir. modelin p(H )’si. Sonsal olasılığın toplamını yapmak veya bire entegre etmek için tasarlanmış bir normalleştirme sabiti olan i paydası p(D), verilerin olasılığı olarak adlandırılabilir ve olarak ifade edilir.
Bayes ağları nedir Bayes Teoremi Makine Öğrenmesi Bayesian Network nedir