Fogalomtár

Monte-Carlo-módszerek

Mi a(z) Monte-Carlo-módszerek?

A Monte-Carlo-módszerek olyan számítási technikák, amelyek nagyon sok véletlen minta felhasználásával közelítik az analitikusan nehezen kiszámítható eredményeket. A rendszert több ezerszer szimulálják véletlenszerűen változtatott feltevésekkel, majd elemzik az eredmények eloszlását. A szervezetek kockázatelemzésre, projektütemezésre vagy portfólióértékelésre használják. Az MI-ben a módszereket többek között megerősítéses tanulásban és játékok fakeresésében alkalmazzák.

Témák

szimuláció
statisztika
kockázatelemzés

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Bayes-hálók

A Bayes-hálók olyan grafikus modellek, amelyek a változókat csomópontokként, valószínűségi függőségeiket pedig irányított nyilakként ábrázolják. A Bayes-tétel segítségével megmutatják, hogyan változtatják meg az új megfigyelések más események valószínűségét. Példa erre a diagnosztikai támogatás: a megfigyelt tünetekből a legvalószínűbb ok becslése. Erősségük az átláthatóság és a bizonytalan vagy hiányos adatok kezelésének képessége.

Valószínűség
Grafikus modellek
+1

Megerősítéses tanulás (RL)

A megerősítéses tanulás a gépi tanulás egyik ága, amelyben az ágens próba-szerencse alapon tanul. Egy környezetben cselekszik, a jó eredményekért jutalmat, a rosszakért büntetést kap, és így olyan stratégiát alakít ki, amely maximalizálja az összjutalmát. Ismert példák a táblás játékokat – például a gót – elsajátító programok, a robotvezérlés és a nyelvi modellek emberi értékelések alapján végzett finomhangolása.

tanulási módszer
jutalom
+1

Prediktív modellezés

A prediktív modellezés a prediktív analitika technikai magja: ismert eredményű példaadatokból olyan modellt építenek, amely új esetekre értéket vagy osztályt jósol. Gyakori módszerek a regresszió, a döntési fák, a véletlen erdők és a neurális hálózatok. Egy modell például egy ingatlan árát becsülheti az alapterületből, a fekvésből és az építési évből. Az üzembe helyezés előtt visszatartott adatokon tesztelik, hogy kiszűrjék a túlillesztést.

modellezés
előrejelzés
+1

Rejtett Markov-modell (HMM)

A rejtett Markov-modell (Hidden Markov Model, HMM) sorozatokra szolgáló statisztikai modell, amelyben a tényleges állapotok rejtettek, és csak megfigyelhető jelekből következtethetők ki. Leírja annak valószínűségét, hogy egy állapotot egy másik követ, és hogy minden állapot egy adott megfigyelést hoz létre. A HMM-ek sokáig a beszédfelismerés és a szófaji címkézés szabványát jelentették; ma is használják őket például a bioinformatikában és az idősorelemzésben.

Statisztika
Szekvenciamodellek
+1