Słownik pojęć

Metody Monte Carlo

Czym jest Metody Monte Carlo?

Metody Monte Carlo to techniki obliczeniowe, które wykorzystują bardzo dużą liczbę losowych prób do przybliżania wyników trudnych do obliczenia analitycznie. System jest symulowany tysiące razy przy losowo zmienianych założeniach, a następnie analizuje się rozkład wyników. Organizacje stosują je do analizy ryzyka, harmonogramowania projektów lub wyceny portfeli. W AI metody te są wykorzystywane między innymi w uczeniu ze wzmocnieniem i w przeszukiwaniu drzew w grach.

Tematy

symulacja
statystyka
analiza ryzyka

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Sieci bayesowskie

Sieci bayesowskie to modele graficzne, które przedstawiają zmienne jako węzły, a ich probabilistyczne zależności jako skierowane strzałki. Za pomocą twierdzenia Bayesa pokazują, jak nowe obserwacje zmieniają prawdopodobieństwo innych zdarzeń. Przykładem jest wspomaganie diagnostyki: szacowanie najbardziej prawdopodobnej przyczyny na podstawie zaobserwowanych objawów. Ich mocnymi stronami są przejrzystość i zdolność do pracy z niepewnymi lub niekompletnymi danymi.

Prawdopodobieństwo
Modele graficzne
+1

Uczenie ze wzmocnieniem (RL)

Uczenie ze wzmocnieniem to dziedzina uczenia maszynowego, w której agent uczy się metodą prób i błędów. Działa w pewnym środowisku, otrzymuje nagrody za dobre wyniki i kary za złe, a w ten sposób wypracowuje strategię maksymalizującą łączną nagrodę. Znane przykłady to programy opanowujące gry planszowe, takie jak go, sterowanie robotami oraz dostrajanie modeli językowych na podstawie ocen ludzi.

metoda uczenia
nagroda
+1

Modelowanie predykcyjne

Modelowanie predykcyjne to techniczne jądro analityki predykcyjnej: na podstawie przykładowych danych ze znanymi wynikami buduje się model, który przewiduje wartość lub klasę dla nowych przypadków. Typowe metody to regresja, drzewa decyzyjne, lasy losowe i sieci neuronowe. Model może na przykład szacować cenę nieruchomości na podstawie powierzchni, lokalizacji i roku budowy. Przed wdrożeniem testuje się go na zatrzymanych danych, aby wykryć przeuczenie.

modelowanie
predykcja
+1

Ukryty model Markowa (HMM)

Ukryty model Markowa (HMM) to model statystyczny dla sekwencji, w którym rzeczywiste stany są ukryte i można je wywnioskować tylko z obserwowalnych sygnałów. Opisuje prawdopodobieństwo, że po jednym stanie nastąpi inny, oraz że każdy stan wytworzy daną obserwację. HMM-y były długo standardem w rozpoznawaniu mowy i oznaczaniu części mowy; dziś nadal stosuje się je na przykład w bioinformatyce i analizie szeregów czasowych.

Statystyka
Modele sekwencyjne
+1