Àwọn ìṣirò nínú Ìmọ̀ nípa eré
Ẹ̀kọ́ eré jẹ́ ẹ̀ka ìṣirò tí ó ń kẹ́kọ̀ọ́ nípa ìpinnu onímọ̀ nígbà tí àbájáde ẹni kan bá sinmi lórí ìṣe àwọn òṣèré mìíràn. A ń lò ó ní gbogbogbòò nínú ọrọ̀ ajé, ìṣòwò, ìmọ̀ ìṣèlú, ìmọ̀ kọ̀ǹpútà, àti pàápàá nínú ìmọ̀ nípa ìṣẹ̀dá ẹ̀dá. Síbẹ̀síbẹ̀, ní ìṣe, àwọn ipò onímọ̀ sáyẹ́ǹsì kì í sábà “ṣe kedere” àti pé a lè ṣírò rẹ̀ pátápátá láti inú èrò ìrònú lásán. Ibí ni àwọn statistiki ti ń kó ipa pàtàkì: láti ṣe ìrànlọ́wọ́ láti ṣe ìwọ̀n àìdánilójú, láti ṣe ìṣirò ìwà àwọn alátakò, láti ṣe àyẹ̀wò bí àwọn ọgbọ́n ṣe ń ṣiṣẹ́, àti láti dán wò bóyá àwòṣe ìmọ̀ eré bá àwọn dátà gidi mu.
1. Kí ló dé tí ẹ̀kọ́ eré fi nílò àwọn statistiki?
Nínú àwọn àpẹẹrẹ ìmọ̀ eré ìbílẹ̀, a sábà máa ń fún wa ní ìwífún pípé: àkójọ àwọn olùṣeré, àkójọ àwọn ọgbọ́n, àti èrè (èrè/àdánù) fún àpapọ̀ ọgbọ́n kọ̀ọ̀kan. Pẹ̀lú ìwífún yìí, a lè rí àwọn ìdáhùn bíi Nash equilibria, àwọn ọgbọ́n tó lágbára, tàbí àwọn ìdáhùn minimax. Síbẹ̀síbẹ̀, ní ayé gidi, a kì í sábà mọ̀ àwọn èròjà wọ̀nyí pẹ̀lú ìdánilójú:
1. A kò mọ èrè náà tàbí ó ṣòro láti wọ̀n. Fún àpẹẹrẹ, nínú ìdíje iye owó láàárín àwọn ilé-iṣẹ́, èrè náà kì í ṣe nọ́mbà pàtó, ṣùgbọ́n ó sinmi lórí ìbéèrè ọjà, iye owó ìṣelọ́pọ́, ìpolówó, àti àwọn nǹkan mìíràn tí ó wà níta.
2. Ìwà àwọn òṣèré kì í sábàá jẹ́ èyí tó péye. Àwọn òṣèré lè ṣe àṣìṣe, kí wọ́n ní ìwífún tó pọ̀, tàbí kí wọ́n ní ìrírí ẹ̀tanú èrò.
3. Àwọn ìwádìí tí a rí kò ṣeé ṣe, ó sì ń pariwo. Ìtàn àwọn ìṣe àti àbájáde nìkan ni a lè rí, kì í ṣe àwọn ohun tí a fẹ́ gan-an.
4. Ayika naa n yipada. Awọn ọgbọn ti o dara julọ loni le ma ni ipa diẹ ni ọla nitori awọn iyipada ninu eto imulo, imọ-ẹrọ, tabi awọn aṣa.
Àwọn ìṣirò ń pèsè àwọn irinṣẹ́ láti kojú àìdánilójú yìí: láti àbájáde, ìṣirò, àsọtẹ́lẹ̀, sí ẹ̀kọ́ láti inú dátà (ìmọ̀ nípa eré tí a darí dátà).
2. Ìṣirò ọgbọ́n ẹ̀rọ àti “ìgbàgbọ́” àwọn olùṣeré
Ọ̀pọ̀lọpọ̀ àwọn àpẹẹrẹ eré ló ní ìgbàgbọ́ nípa ìṣe alatako. Nínú àwọn eré tí a ń ṣe leralera tàbí àwọn eré Bayesian, àwọn òṣèré gbọ́dọ̀ ṣe àyẹ̀wò:
– iṣeeṣe ti alatako yan eto imulo kan pato,
– irú alatako (fún àpẹẹrẹ “oníjàgídíjàgan” tàbí “alájọṣepọ̀”),
– àwọn àyípadà tó ṣeé ṣe nínú ọgbọ́n alátakò lórí àkókò.
Ibí ni àwọn èrò nípa ìṣeeṣe àti statistiki ti wọlé. Fún àpẹẹrẹ, tí alátakò bá yan ètò ìṣètò. Ìlọ́po 60 nínú ọgọ́rùn-ún ìyípo, ìṣirò lásán ti ìṣeeṣe náà jẹ́ 0,6. Síbẹ̀síbẹ̀, statistiki gba ọ̀nà tí ó túbọ̀ ṣe kedere sí i:
– Awọn akoko igbẹkẹle lati wiwọn aidaniloju iṣiro.
– Àwọn àwòṣe Bayesian (fún àpẹẹrẹ Beta priors fún ìṣeeṣe ìgbésẹ̀) láti jẹ́ kí ìṣirò túbọ̀ dúró ṣinṣin nígbà tí dátà bá ṣọ̀wọ́n.
– Àwọn àwòṣe Markov tàbí àwọn àwòṣe Markov tí a fi pamọ́ (HMM) láti ṣàpèjúwe àwọn alatako tí wọ́n ń yípadà láàárín “àwọn ọ̀nà ìgbésẹ̀”, fún àpẹẹrẹ láti ìfọwọ́sowọ́pọ̀ sí ìdíje.
Nípa ṣírò bí àwọn ohun tí alátakò ń ṣe ṣe pọ̀ tó, ẹni tó ń gbá bọ́ọ̀lù lè ṣe ètò ìdáhùn tó péye jù.
3. Àwọn ìṣirò nínú àwọn eré tí kò ní ìwífún pípé (àwọn eré Bayesian)
Nínú àwọn eré Bayesian, àwọn òṣèré kò mọ àwọn pàrámítà pàtàkì—bí iye owó, ìdíyelé, tàbí ìfẹ́ àwọn alátakò—ṣùgbọ́n wọ́n ní ìpínkiri ìṣeeṣe lórí àwọn pàrámítà wọ̀nyẹn. Àpẹẹrẹ àgbáyé ni ìtajà: olúkúlùkù olùkópa ní ìdíyelé ìkọ̀kọ̀ ti ohun tí wọ́n ń tà ní ìtajà, a sì lè kọ́ ìpínkiri ìdíyelé yìí láti inú àwọn ìwádìí ìtàn.
Awọn iṣiro ṣe ipa ninu awọn nkan pataki meji:
1. Ṣírò iye àwọn tó ń gbá bọ́ọ̀lù. Nípa lílo ìwífún nípa ìtajà ọjà àtijọ́ (owó ìdíje, àwọn tó borí, iye owó ìkẹyìn), a lè mọ iye àwọn tó ń gbá bọ́ọ̀lù.
2. Ṣíṣe àtúnṣe àwòrán náà. Ṣé àpẹẹrẹ ìtajà “owó àkọ́kọ́” tàbí “owó kejì” bá ìwà ìwádìí dátà mu jùlọ? A lè fi àwọn àwòrán wéra nípa lílo àǹfààní, AIC/BIC, tàbí ìfàṣẹsí-àgbékalẹ̀.
Nítorí náà, èrò ìwọ́ntúnwọ̀nsì Bayesian kìí ṣe ojútùú ìmọ̀-ẹ̀rọ nìkan, ó tún lè so mọ́ àwọn ìwádìí ìwádìí.
4. Idanwo àbájáde nínú ìwà ọgbọ́n
Ìmọ̀ nípa eré sábà máa ń sọ àsọtẹ́lẹ̀: fún àpẹẹrẹ, nínú eré ìṣọ̀kan, àwọn òṣèré yóò yan àwọn àmì ìwọ́ntúnwọ́nsí kan. A lè lo àwọn ìṣirò láti dán wò bóyá àwọn àsọtẹ́lẹ̀ wọ̀nyí tọ̀nà nínú àwọn àyẹ̀wò yàrá tàbí dátà pápá.
Fún àpẹẹrẹ, nínú eré Prisoner's Dilemma, ìmọ̀ ìjìnlẹ̀ àtijọ́ sọ àsọtẹ́lẹ̀ pé ìyípadà ni ọgbọ́n tó gbajúmọ̀ jùlọ. Síbẹ̀síbẹ̀, nínú àwọn àyẹ̀wò, ọ̀pọ̀ ènìyàn máa ń fọwọ́sowọ́pọ̀ lórí ọ̀pọ̀lọpọ̀ ìyípo. Àwọn ìṣirò ń ran lọ́wọ́ láti dáhùn ìbéèrè náà:
– Ǹjẹ́ ìpele ìfọwọ́sowọ́pọ̀ náà ga ju bí ìlànà ṣe sọ lọ?
– Àwọn ohun wo ló ń mú kí ìfọwọ́sowọ́pọ̀ pọ̀ sí i (ìṣírí, ìbánisọ̀rọ̀, ìyà)?
– Ǹjẹ́ ìyàtọ̀ àṣà tàbí ẹgbẹ́ ló ní ipa lórí àbájáde náà?
Àwọn ọ̀nà tí a sábà máa ń lò ni àwọn ìdánwò ìpíndọ́gba, àwọn ìdánwò chi-square, ìfàsẹ́yìn logistic , àti àwọn àwòṣe àwọn ipa-àdàpọ̀ fún ìwádìí tí a ń tún ṣe.
5. Àwọn àwòṣe ìfàsẹ́yìn àti ti ọrọ̀-ajé fún àwọn ìsanwó àti ọgbọ́n
Nínú ọ̀ràn ìṣòwò àti ti ọrọ̀ ajé, ọ̀pọ̀ nǹkan ló máa ń nípa lórí èrè tí a ó san. Fún àpẹẹrẹ, èrè ilé-iṣẹ́ kan kò sinmi lórí iye owó tí ilé-iṣẹ́ náà àti àwọn olùdíje yàn nìkan, ṣùgbọ́n ó tún sinmi lórí owó tí àwọn oníbàárà ń gbà, àkókò tí wọ́n ń lò, iye owó tí wọ́n ń ná lórí iṣẹ́, àti ìpolówó ọjà.
Awọn iṣiro n pese awọn irinṣẹ bii:
– Ìfàsẹ́yìn onílà/tí kìí ṣe onílà láti so ọgbọ́n pọ̀ mọ́ àwọn àbájáde.
– Àwòṣe ìwádìí láti fi wé àwọn ilé-iṣẹ́ tó yàtọ̀ síra lórí àkókò.
– Àwọn onírúurú ohun èlò tí ó bá wà nígbà tí ìṣòro okùnfà àti àbájáde bá wà (ẹ̀dá ènìyàn), fún àpẹẹrẹ, ìbéèrè ní ipa lórí iye owó, ó sì tún ní ipa lórí ìbéèrè.
Pẹ̀lú àwọn àwòṣe ètò-ọrọ̀-ajé, a lè ṣe ìṣirò àwọn “iṣẹ́ ìsanwó” tó jẹ́ òótọ́, lẹ́yìn náà a lè fi àwọn ìṣirò wọ̀nyẹn sínú ìwádìí ẹ̀kọ́ eré.
6. Kíkọ́ nínú àwọn eré: láti dátà sí ètò
Ní àkókò data àti kọ̀mpútà, ìlànà eré sábà máa ń bá ẹ̀kọ́ ẹ̀rọ mu . Ọ̀pọ̀lọpọ̀ àwọn ipò ètò ìgbàlódé—bíi ìpolówó oní-nọ́ńbà, àwọn ìdámọ̀ràn iye owó tí ń yí padà, tàbí ààbò ààbò—níí ṣe pẹ̀lú àwọn òṣèré tí wọ́n ń kọ́ ẹ̀kọ́ láti inú data.
Àwọn èrò pàtàkì kan tí ó so àwọn statistiki àti ẹ̀kọ́ eré pọ̀ ni:
– Olè oníjà púpọ̀: aṣojú náà yan àwọn ìgbésẹ̀ láti ṣe ìwọ́ntúnwọ́nsí ìwádìí (wíwá ìwífún) àti ìlòkulò (fífi èrè tó pọ̀ sí i).
– Ẹ̀kọ́ ìfàsẹ́yìn (RL): àwọn aṣojú ń kọ́ àwọn ọgbọ́n tó dára jùlọ nípasẹ̀ ìdánwò àti àṣìṣe nínú àyíká kan tí ó lè ní àwọn aṣojú mìíràn nínú.
– Ẹ̀kọ́ lórí ayélujára nínú àwọn eré: àwọn algoridimu bíi àwọn ìwọ̀n ìlọ́po láti súnmọ́ ìwọ́ntúnwọ́nsí nínú àwọn eré tí a tún ń ṣe.
Ni pataki, a lo awọn statistiki lati ṣe imudojuiwọn awọn iṣiro ti o da lori awọn akiyesi, lakoko ti imọran ere ṣe iranlọwọ lati ni oye awọn ibaraẹnisọrọ ilana laarin awọn aṣoju ẹkọ.
7. Ṣíṣe àfarawé Monte Carlo fún ìṣàyẹ̀wò ètò
Àwọn eré sábà máa ń díjú jù láti ṣàyẹ̀wò ní ọ̀nà ìṣàyẹ̀wò. Fún àpẹẹrẹ, àwọn eré tí ó ní ọ̀pọ̀lọpọ̀ àwọn olùṣeré, àwọn àyè ètò tó tóbi, tàbí àwọn ìyípadà ìyípadà tó díjú. Nínú àwọn ọ̀ràn wọ̀nyí, àwọn ìṣeré máa ń pèsè afárá alágbára.
Àwọn ọ̀nà Monte Carlo ni a lò láti:
- ṣe àfarawé ọpọlọpọ awọn ipo ti awọn iṣe alatako,
– aidaniloju awọn paramita awoṣe,
– wọn pinpin awọn abajade eto imulo (kii ṣe awọn iye ti a reti nikan).
Pẹ̀lú ìṣe àfarawé, a lè ṣe àyẹ̀wò ewu: ètò A lè ní èrè tó ga ní àròpín ṣùgbọ́n ìyàtọ̀ gíga, nígbà tí ètò B dúró ṣinṣin. Yíyàn ètò náà sinmi lórí àwọn ohun tí ẹni tó ń ṣe eré náà fẹ́.
8. Àwọn ohun èlò gidi: láti àwọn ọjà ìtajà sí ààbò ààbò
Àpapọ̀ àwọn statistiki àti ìmọ̀ nípa eré hàn gbangba ní àwọn agbègbè wọ̀nyí:
1. Àwọn ìtajà lórí ayélujára: ṣíṣe àwòkọ́ṣe ìwà olùtajà, sísọ àsọtẹ́lẹ̀ owó tí a ń gbà, àti ṣíṣe àgbékalẹ̀ àwọn ọ̀nà ìtajà.
2. Idije idiyele: ṣiṣe iṣiro awọn idahun awọn oludije si awọn iyipada idiyele nipa lilo data itan.
3. Ààbò nẹ́tíwọ́ọ̀kì: ṣíṣe àwòṣe àwọn olùkọlù àti àwọn olùgbèjà gẹ́gẹ́ bí àwọn olùṣeré; a lo àwọn ìṣirò fún wíwá ìkọlù àti ìṣirò ìṣeéṣe ìkọlù.
4. Ìmọ̀ nípa ìṣẹ̀dá ayé: a ṣe àyẹ̀wò ìwàláàyè àti àwọn ọgbọ́n ìbímọ gẹ́gẹ́ bí eré; a lo ìwádìí iye ènìyàn láti dán àwọn àpẹẹrẹ ìṣẹ̀dá ayé wò.
5. Ètò ìṣèlú gbogbogbòò: a ṣe àyẹ̀wò àwọn ìforígbárí tó wà láàárín àwọn ẹgbẹ́ ní ọ̀nà tó ṣe pàtàkì; dátà ìwádìí àti àwọn àyẹ̀wò ìlànà ń ran lọ́wọ́ láti ṣe àyẹ̀wò àwọn ohun tí a fẹ́ àti ìdáhùn wọn.
9. Awọn ipenija ati awọn idiwọn
Bó tilẹ̀ jẹ́ pé ó lágbára, lílo àwọn statistiki nínú ìmọ̀ eré dojúkọ àwọn ìpèníjà púpọ̀:
– Àwọn ìdíwọ̀n dátà: dátà ètò lè ṣọ̀wọ́n tàbí kí ó pé.
– Iṣoro idanimọ: ọpọlọpọ awọn awoṣe oriṣiriṣi le ṣalaye data kanna.
– Ìwà ènìyàn tó díjú: àwọn ohun tó ń fa èrò inú, àwọn ìlànà àwùjọ, àti àwọn ìmọ̀lára ṣòro láti fi kún àwọn àpẹẹrẹ ìṣirò tó rọrùn.
– Ìyípadà ètò ìjọba: àwọn ọgbọ́n àti àyíká lè yípadà kí àwọn àwòṣe àtijọ́ má baà ṣe pàtàkì mọ́.
Nítorí náà, ọ̀nà tí ó dára jùlọ sábà máa ń so ìmọ̀-ẹ̀rọ, dátà, àwọn àyẹ̀wò, àti àwọn àfarawé pọ̀ mọ́ra.
Ipari
Àwọn ìṣirò àti ìmọ̀ nípa eré máa ń ṣe àfikún ara wọn. Ẹ̀kọ́ nípa eré máa ń fúnni ní ìlànà fún òye àwọn ìbáṣepọ̀ onímọ̀-ẹ̀rọ, nígbà tí àwọn ìṣirò máa ń pèsè irinṣẹ́ fún ṣíṣàrò àwọn pàrámítà, kíkẹ́kọ̀ọ́ ìwà láti inú dátà, dídánwò àwọn àsọtẹ́lẹ̀ àwòṣe, àti ṣíṣàkóso àìdánilójú. Nínú ayé gidi ti ìwífún tí kò péye àti ìyípadà ìyípadà, ìṣọ̀kan yìí ń di ohun pàtàkì síi. Pẹ̀lú ìrànlọ́wọ́ ìwádìí ìṣirò, ìṣe àfarawé, àti ẹ̀kọ́ ẹ̀rọ, ìmọ̀ nípa eré kìí ṣe ohun èlò ìṣàyẹ̀wò lásán nìkan ṣùgbọ́n ó tún jẹ́ ọ̀nà tó wúlò fún ṣíṣe àgbékalẹ̀ àwọn ọgbọ́n, ìlànà, àti àwọn ètò tó gbéṣẹ́ ní àwọn àyíká ìdíje àti àjọṣepọ̀.
Tí o bá fẹ́, mo lè fi àpẹẹrẹ nọ́mbà kan kún un (fún àpẹẹrẹ eré ìdíyelé owó ilé-iṣẹ́ méjì) tàbí kí n fi àkójọ àwọn ìtọ́kasí/ìwé àti ìwé àkọsílẹ̀ kún un láti mú kí àpilẹ̀kọ náà lágbára sí i.
