Oameni si incertitudine

Inca din primele zile, oamenii au avut o relatie importanta, adesea antagonica, cu incertitudinea; incercam sa-l omoram oriunde il gasim. Fara o explicatie pentru multe fenomene naturale, oamenii au inventat zei care sa le explice si, fara certitudinea viitorului, au consultat oracole. matrimoniale valcea dragasani

Tocmai a fost rolul oracolului de a reduce incertitudinea pentru semenii lor, prezicand viitorul lor si dand sfat in conformitate cu vointa zeilor lor si, chiar daca exactitatea lor a lasat mult de dorit, s-au crezut, pentru ca orice masura de certitudine este mai buna decat nici unul.

Pe masura ce societatea s-a sofisticat, oracolele au fost (nu complet) deplasate de gandirea empirica, care s-a dovedit mult mai reusita la predictie si sfaturi. matrimoniale negresti oas Empiricismul in sine a evoluat in colectia de tehnici pe care o numim metoda stiintifica, care s-a dovedit a fi mult mai eficienta la reducerea incertitudinii si este cel mai de incredere mod de a produce predictii al societatii moderne. Statisticile joaca un rol central in cea mai mare parte a stiintei, oferind principalul instrument pentru masurarea dovezilor si evaluarea ipotezelor. poze fete frumoase matrimoniale (Desi abordarea mainstream este profund defectuoasa in aceasta privinta).

Recent, progresele atat in ​​teoria statistica, cat si in calcul si puterea de calcul au permis analiza unor volume uriase de date, facand predictii si recomandari posibile fara a fi nevoie de o teorie generala, conducand chiar unii sa proclame ca metoda stiintifica este invechita. femei in varsta matrimoniale Desi nu sunt de acord, puterea acestor instrumente nu poate fi respinsa. Aceasta putere, impreuna cu complexitatea atat a teoriei, cat si a practicii care inconjoara aceste instrumente, i-au transformat pe cei care o utilizeaza in echivalentul modern al oracolelor. publi24timisoara matrimoniale

Dar instrumentele au limitari, iar intelegerea acestora este esentiala pentru utilizatorii lor. In special, as dori sa vorbesc despre limitarile a doua dintre cele mai populare instrumente pentru a face fata incertitudinii: statisticile frecvente si invatarea supravegheata. sex matrimoniale bucuresti

Frecventist Statistici si limitarile sale

Frecventismul este notiunea care frecventeaza probabilitatea aproximativa. Cei mai multi dintre noi ne predam aceasta notiune in liceu: aruncam o moneda de multe ori, calculam frecventa capetelor, comparam cu probabilitatea teoretica a capetelor pentru o moneda corecta si asa mai departe. publi24 botosani matrimoniale In urma acestei idei, probabilitatile sunt definite ca limita a frecventei atunci cand se repeta „experimentul aleatoriu”. Cu cat il poti repeta mai mult, cu atat o mai buna aproximare a probabilitatii vei avea. matrimoniale relatii Colectia de tehnici derivate din aceasta idee este folosita in majoritatea stiintei, cu succes frecvent.

Cu toate acestea, o problema cu definitia frecventista a probabilitatii este ca nu poate atribui o probabilitate evenimentelor unice, deoarece acestea nu pot fi repetate. noidoi.ro matrimoniale Cu toate acestea, intr-un mod informal, oamenii atribuie astfel de probabilitati, asa ca ar fi de dorit ca o teorie statistica sa poata face fata cu ele. Frecventismul se inconjoara de asta gandindu-se la un „cadru de referinta”, adica presupunand ca evenimentele similare pot fi gandite ca cel putin aproximativ provin din acelasi „experiment aleatoriu” (Astfel, un frecventat poate raspunde la intrebarea electorala, uitandu-se la trecut. strategii matrimoniale in istorie , alegeri similare). Rigoza teoretica este abandonata in favoarea aplicabilitatii. matrimoniale husi jud vaslui

O problema similara apare atunci cand cineva doreste sa se gandeasca la probabilitatea unei cantitati necunoscute sau la adevarul unei afirmatii despre trecut sau prezent. De exemplu, probabilitatea ca o ipoteza sa fie adevarata. matrimoniale pt casatorie O astfel de probabilitate este imposibil de masurat pentru statistici frecventiste, astfel incat atunci cand se pune intrebarea (centrala in stiinta) „ Cat de probabil este ca aceasta ipoteza este adevarata, avand in vedere aceste date? ”, Se foloseste o tehnica foarte slab teoretica: valoarea  p.

O explicatie grafica a valorii p 

Valoarea  p  poate fi considerata (inexact) drept raspunsul la intrebarea „ Cat de probabile ar fi datele pe care le-am colectat, avand in vedere ca ipoteza mea a fost gresita? ”, Ideea fiind ca, daca este intr-adevar mica, atunci poate ca ipoteza este adevarata. anuntultelefonic matrimoniale In mod clar, cele doua intrebari nu sunt aceleasi, dar majoritatea utilizatorilor cu valoare p le echivaleaza. Pentru a explica natura exacta a erorii aici, este necesara o teorema importanta in probabilitate, despre care voi discuta in curand. public 24 matrimoniale baia mare

Invatarea supravegheata si limitarile acesteia

Se poate adopta o abordare diferita, care presupune putin sau nimic despre natura incertitudinii si probabilitatii si, in schimb, isi concentreaza efortul pe producerea celei mai bune predictii posibile pentru o sarcina data. Acesta este accentul  invatarii supravegheate (SL) , un tip de  invatare automata (ML) , care se concentreaza pe prezicerea unei variabile de raspuns  y  dat de un set de variabile de intrare (caracteristici AKA)  x , observate pe un set de date. matrimoniale ieftine

Matematic, algoritmii SL incearca sa estimeze valoarea asteptata a variabilei de raspuns avand in vedere variabilele de intrare, in functie de acestea, prin ajustarea parametrilor prin observatiile acestor variabile. Multe metode puternice au fost concepute pentru a indeplini aceasta sarcina si trebuie sa alegeti o diversitate dintre ele in functie de natura variabilelor, dimensionalitatea si complexitatea fenomenelor care produc datele, printre altele. matrimoniale tmisoara

Un exemplu de sarcina SL, rezolvata prin Linear Regression 

Deoarece sunt concepute pentru a rezolva bine aceasta problema, algoritmii SL, de obicei, nu pot trata un alt tip de intrebari. De exemplu, s-ar putea sa se intrebe, avand in vedere variabilele de intrare, cat de probabil este ca raspunsul sa creasca peste un prag dat. anunturi matrimoniale ziar Desi aceasta este o intrebare la care se poate raspunde in mod obisnuit cu un model statistic, nu fiecare model ML are o modalitate simpla de a o face, si este pur si simplu imposibil pentru multi.

O alta problema care apare frecvent cand se utilizeaza unii algoritmi SL este dificultatea de a interpreta rezultatele acestora. matrimoniale fetesti gara Luati, de exemplu, perceptronul multistrat, cu multe straturi, o functie de activare pe neuron (de obicei, pe strat) si o multime de greutati, devine destul de dificil sa explicati ce inseamna fiecare parametru sau sa identificati cum se modifica unul dintre intrarile afecteaza raspunsul.

• publi 24 matrimoniale eforie nord
• anunturi matrimoniale sannicolau mare
• anunturi matrimoniale femei gratuite
• matrimoniale sex braila
• matrimoniale neptun
• matrimoniale pub 24 iasi
• matrimoniale patarlagele
• escort masaj matrimoniale
• matrimoniale faceboc
• matrimoniale 2016 barbati
• matrimoniale publi 24 ro
• anunturi publicitare matrimoniale
• publi24 medias matrimoniale
• matrimoniale barbati crestini ortodocsi
• femei la matrimoniale
• matrimoniale cupidon ro
• matrimoniale swingeri
• matrimoniale bucuresti gratuit sector 6
• fb matrimoniale
• matrimoniale galati monitorul

Puterea predictiva, in acest caz, costa sa fie nevoita sa foloseasca modelul ca un fel de cutie neagra, singura sa sarcina este de a da predictii, fara context sau interpretabilitate. publi 24 craiova matrimoniale

Un perceptron multistrat 

Cand folosim modele predictive ca cutii negre, fara a fi constienti de presupunerile pe care le fac cu privire la date si fenomen, riscam sa cadem in incertitudine. Intrucat stim ca predictiile noastre sunt corecte (nu este neobisnuit ca un algoritm ML sa creasca peste 90% acuratete), dar nu stim exact functionarea interioara a acestora, avem tendinta de a avea incredere completa in ele, la fel ca si cum ar fi oracole si ia decizii luand de la sine previziunile. anunturi matrimoniale dolj

O modalitate de a aborda incertitudinea este de a tine cont de incertitudine, de a o masura si de a o prezenta in loc de a o reduce si de a o ascunde, iar un cadru minunat pentru a face acest lucru este cunoscut sub numele de  Statistici Bayesiene .

Statistica Bayesiana

Bayesianismul isi are radacinile in ideea ca probabilitatea este o masura a incertitudinii si, ca atare, depinde de informatiile de care dispune individul care face masurarea. anunturi matrimoniale mangalia Ca masura, poate fi aplicat la orice va puteti gandi, inclusiv evenimente unice, cantitati necunoscute sau adevarul despre o afirmatie.

Termenul se refera la Thomas Bayes, un reverend din secolul al XVIII-lea, care a dovedit un caz special al teoremei care ii poarta numele. matrimoniale fara inregistrare Aceasta teorema ofera o modalitate de a calcula „probabilitatea inversa”, adica probabilitatea unui eveniment  A dat un eveniment  B  atunci cand cunoastem probabilitatea lui  B  data  A.

Teorema lui Bayes in semn de neon

Pentru Bayesieni, este o modalitate de a face inferente despre parametri, avand in vedere modelul datelor si  distributia anterioara   a parametrului. agentii matrimoniale ploiesti Aceasta  distributie anterioara  codifica informatiile detinute inainte de observarea datelor.

Prin utilizarea acestei teoreme si definirea probabilitatii sale, statisticile bayesiene pot combina informatiile posibile despre un fenomen cu datele observate despre acesta si pot produce informatii actualizate, mai exacte. matrimoniale publi24 s6 Si desi inferenta facuta in acest fel este subiectiva, teoria statisticii bayesiene afirma ca, pe masura ce colectam tot mai multe date, partea subiectiva (informatiile anterioare) devine din ce in ce mai putin relevanta; subiectivul aproximeaza obiectivul.

Ca si in frecventism, modelele Bayesiene simple au o interpretare simpla, de exemplu, distributiile posterioare ale coeficientilor liniari masoara incertitudinea in



jurul efectului unei variabile independente in dependenta. fete sexy matrimoniale

Distributii posterioare pentru o regresie liniara bayesiana. Varful distributiei reprezinta valoarea cea mai probabila a parametrului, in timp ce spread-ul reprezinta incertitudinea cu privire la acesta.

Dar spre deosebire de frecventisti, bayezienii pot atribui o probabilitate unei ipoteze si o pot calcula direct folosind teorema lui Bayes. In acest fel, putem determina, cu o baza puternica in teorie, probabilitatea unei ipoteze date date.

Teorema lui Bayes aplicata evaluarii ipotezelor. 

Si, spre deosebire de metodele de invatare supravegheate, statisticile ofera distributia completa a variabilei de raspuns date fiind caracteristicile, permitandu-ne sa punem orice numar de intrebari legate de aceasta. Aceasta distributie conditionala codifica, de asemenea, incertitudinea cu privire la predictiile noastre, permitandu-ne, de exemplu, sa calculam intervale de predictie, spre deosebire de valori unice pentru fiecare combinatie de intrare.

Distributia predictiva a y variabile x si date D. Zona umbrita reprezinta probabilitatea ca y sa fie intre 0 si 2.5

Cateva limitari

Desigur, exista un motiv pentru care stiinta mainstream foloseste metode frecventiste in locul celor bayesiene si se reduce la practic; secolele trecute, aplicabilitatea bayesianismului era limitata de integrele grele, uneori imposibile, care trebuie rezolvate sau aproximate pentru a-l face sa functioneze. Una este necesara pentru a calcula distributia „posterioara”, adica masura incertitudinii dupa observarea datelor, iar alta pentru distributia predictiva, care ne va spune care este valoarea probabila a unui punct de date „nou”, posibil, dat fiind un altul variabile.

Distributia predictiva. Aceasta integrala este adesea imposibil de rezolvat analitic

Din fericire, evolutiile recente in lanturile Monte Carlo Markov au aparut ca o modalitate de a simula aceste distributii fara a fi necesara calcularea in mod explicit a integralelor. Simuland multe observatii din distributiile posterioare sau predictive, putem calcula orice probabilitate care poate fi derivata din ele.

Chiar si metode mai avansate, cum ar fi Inferenta Variationala a Diferentierii Automate (ADVI) reduc in continuare timpul si reglarea necesara pentru a ajunge la distributiile posterioare.

Exista si alte intrebari filozofice si considerente practice care au impiedicat utilizarea mainstream a acestor metode, desi acestea din urma au fost oarecum diminuate de evolutiile recente ale  programarii probabilistice.

Programare probabilista

Programarea probabilistica este denumirea cadrelor capabile sa specifice complet un model Bayesian si sa faca inferente doar cu cateva linii.

Urmatoarele fragmente sunt prelevate dintr-un exemplu de model de detectare a schimbarilor medii, preluat din cartea excelenta de Cameron Davidson-Pilon, Bayesian Methods for Hackers, unde o puteti gasi integral.

Iata specificatia modelului in PyMC3.

Un model mediu de schimbare folosind PyMC3

Efectuarea inferentei (adica solutionarea acelor integrale urate) se poate face si in doar cateva linii

Inferenta folosind PyMC3, folosind algoritmul Metropolis MCMC

In timp ce PyMC3 este un cadru excelent, exista multe altele daca Python nu este ceasca ta de ceai, cum ar fi Anglican pentru Clojure sau Stan standalone.

Iubire incertitudine

In concluzie, statisticile bayesiene ofera un cadru pentru analiza datelor care poate depasi multe limitari prevalente in diferite tehnici, cum ar fi invatarea supravegheata si statisticile frecvente.

In special, acestea ofera o modalitate de a aborda problema de incertitudine, permitandu-ne sa punem intrebari cu privire la probabilitate si permitand analistului sa aiba o relatie mai sanatoasa cu incertitudinea, masurand-o si prezentand-o in loc sa o reduca orbeste.

postat initial aici