Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Olasılıksal Öğrenme

Gereklilik ayarındaki olasılıkları entegre etmek için, açıklamalı bir mantık programının gerektirdiği tümcelere olasılıklar atamanın bir yolunu bulmalıyız.

Gereklilik altında çalışan çoğu ILP sistemi örnek olarak tek bir yüklem için temel gerçekleri kullandığından ve yazarlar genel olarak örnek olarak belirli tümceler için olasılıksal bir kapsama ilişkisi uygulayan herhangi bir mevcut olasılığa dayalı ILP formalizminden habersiz olduklarından, dikkatimizi olasılıkları atamaya sınırlayacağız. tek bir yüklem için gerçeklere. Gereklilikle çalışmak için daha genel çerçevelerin nasıl formüle edileceği açık bir soru olmaya devam ediyor.

Daha resmi olarak, p ← bi biçimindeki bir dizi yan tümceden oluşan bir H mantık programına açıklama ekleyelim; burada p, p(V1,…,Vn) biçimindeki bir atomdur ve Vi farklı değişkenleri ve bi farklı cümle organlarıdır.

Ayrıca, H’deki her maddeye P(bi | p) olasılık değerlerini ilişkilendiririz; Bunlar, pθ’nın temel ve doğru (yanlış) olduğu rastgele bir θ ikamesi için (sırasıyla yanlış), biθ sorgusunun B bilgi tabanında başarılı (sırasıyla başarısız) olduğu koşullu olasılık dağılımını oluşturur.  Ayrıca, p’nin önceki olasılığını varsayıyoruz P(p) olarak verilir, rasgele bir θ ikamesi için pθ’nın doğru olma olasılığını gösterir.

Birinci yan tümceyi b1 ile, ikinci yan tümceyi b2 ile gösteriyoruz. Cümlelerin sol tarafındaki vektörler sırasıyla P(biθ = true | pθ = true) ve P(biθ = true | pθ = false)’u belirtir. Kapak ilişkisi (Näıve Bayes varsayımını varsayarsak) örnek 225’e 0,97 olasılık atar çünkü θ = {M ← 225} için her iki özellik de başarısız olur.

Örnek Algoritmalar

İstatistiksel ilişkisel öğrenme için çeşitli olasılıksal ILP ayarlarını kullanıma sunduk. Ana fikir, olasılık bilgilerini tümceler ve yorumlarla ilişkilendirerek ve ILP’nin deterministik örtü ilişkisini olasılıksal bir ilişkiyle değiştirerek geleneksel ILP ayarlarını kaldırmaktı. Tartışmada önemsiz ama önemli bir gözlemde bulunduk.

Arıza olasılığı sıfırdır ve sonuç olarak arızalar asla gözlemlenebilir değildir. Yalnızca ardışık türevler gözlemlenebilir, yani bu tür türevlerin olasılıkları sıfırdan büyüktür. Uç bir örnek olarak, Neg’in ILP öğrenme probleminde kullandığı olumsuz örnekleri hatırlayın. Bunların örtülmemesi gerekiyor.

Olumsuz örnekler, istatistiksel öğrenmede öğrenme örneklerine ilişkin olağan görüşle çelişir. İstatistiksel öğrenmede, büyük olasılıkla öğrenme örnekleri verilen H∗ hipotezini bulmaya çalışırız.

Bu nedenle, E örnekleri gözlemlenebilirdir, yani P(E) > 0. Bu nedenle, ön olasılıklı ILP öğrenme problemini düzeltiriz. Tamamen mantıklı ILP durumunun aksine, artık olumlu ve olumsuz örneklerden değil, olası ve imkansız örneklerden bahsediyoruz.

Zar olasılığı hesaplama
A fark B olasılığı
İhtimal olasılık hesaplama
Olasılık oranı nasıl hesaplanır
İstatistik Calculator
Olasılık nedir
Koşullu Olasılık hesaplama
Olasılık hesaplama Kuralları istatistik

Olasılıksal ILP Problemi

Bazı örnek dil LE üzerinden olası ve imkansız örneklerden Ep ve Ei’nin (Ep ∩ Ei = ∅ ile) bir E = Ep ∪ Ei kümesi verildiğinde, olasılıklı bir kapak ilişkisi (e,H,B) = P(e | H,B) kapsar ), hipotezler için olasılıksal bir mantıksal dil LH ve bir arka plan teorisi B, LH’de H∗ = arg maksH skoru(E, H, B) olacak ve aşağıdaki kısıtlamalar geçerli olacak şekilde bir H∗ hipotezi bulun: ∀ ep ∈ Ep : kapsar (ep,H∗,B) > 0 ve ∀ ei ∈ Ei : kapsar(ei,H∗,B) = 0. Puanlama işlevi, genellikle ‘nin olasılıksal kapsam ilişkisini içeren bir nesnel puandır.

Tanım 2.26’daki olasılıksal ILP öğrenme problemi, ILP’yi ve istatistiksel öğrenmeyi aşağıdaki anlamda birleştirir: deterministik bir kapsama ilişkisi (1 veya 0 olan) kullanmak, klasik ILP öğrenme problemini verirken, önerme mantığına bağlı kalmak ve olası örneklerden öğrenmek, yani, P(E) > 0, yalnızca geleneksel istatistiksel öğrenmeyi sağlar. Ayrıca, birçok özel sorun türünün soyutlanmasını sağlar.

Yoğunluk tahmininde, bazı rasgele değişkenlerin ortak olasılık dağılımı tahmin edilirken, sınıflandırma ve regresyonda, diğer bazı değişkenlerin değeri verildiğinde ayrık, sırasıyla sürekli bir hedef değişkenin bağımlılığı tahmin edilir. Ayrıca, çeşitli öğrenme türleri ayırt edilebilir.

Denetimli öğrenmede eğitim örnekleri, hedef değişken dahil tüm değişkenler hakkında bilgi içerir. Takviyeli öğrenmede eğitim örnekleri, sınıflandırıcının iyi yapıp yapmadığı gibi yalnızca dolaylı hedef bilgileri içerir. Son olarak, denetimsiz öğrenmede, hedef değişkenin hiçbir değeri gözlenmez.

Diğer bir önemli ayrım, tüm rasgele değişken değişkenlerinin gözlemlenip gözlemlenmediği veya bazılarının gizli olup olmadığıdır, örneğin, bunlar arka plan bilgisinde belirtilmiş ve asla gözlemlenmemiştir.

Öğrenme problemini ayrıca bir “nokta tahmini” problemi olarak formüle ettik, yani amaç tek bir en iyi hipotezi H∗ bulmaktır, çünkü bu tezde bu ortama odaklanacağız. Genel olarak, amacın hipotezler üzerinde sonsal bir dağılım döndürmek olduğu Bayesci öğrenme de düşünülebilir. Son olarak, öğrenme yapıya, yani hipotezin altında yatan mantık programına, parametrelere veya her ikisine atıfta bulunabilir.

Olasılığa dayalı ILP öğrenme problemlerini çözen algoritmalar bulmak için, örneğin yoğunluk tahmini için, tipik olarak iki alt görev ayırt edilir çünkü H = (L,λ) temelde olasılık parametreleri λ ile açıklamalı bir L mantık programıdır:

(1) Altta yatan mantık programı L’nin sabit olduğu varsayıldığında parametre tahmini ve öğrenme görevi, olasılığı maksimize eden λ parametrelerini tahmin etmekten oluşur.
(2) Hem L hem de λ’nın verilerden öğrenilmesi gereken yapı öğrenimi gerekir.

Aşağıda, temel parametre kestirimi ve öğrenme tekniklerini yapılandıracağız ve bunları her ayar için göstereceğiz. Tezin geri kalanında, yorumlardan öğrenme ve izlerden olasılıksal öğrenme için seçilen olasılıksal ILP yaklaşımlarını ayrıntılı olarak tartışacağız. Olasılıksal mantık temsillerini öğrenmenin daha kapsamlı bir araştırması ilerleyen yazılarımızda yer alacaktır.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Olasılıksal Öğrenme first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.