ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯ
ದಿ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಗಳ ನವೀಕರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಮೂಲಭೂತ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ. ರೆವರೆಂಡ್ ಥಾಮಸ್ ಬೇಯ್ಸ್ ಅವರ ಗೌರವಾರ್ಥವಾಗಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಈ ಪ್ರಮೇಯವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯದ ಸಾರ
ಹೃದಯ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಅದರ ಸರಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಗಮನಿಸಿದ ಘಟನೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹೊಸ ಪುರಾವೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆರಂಭಿಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)
ಅಥವಾ:
- ಪಿ(ಎ|ಬಿ) ಈವೆಂಟ್ A ನೀಡಿದ B ಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ (ಪೋಸ್ಟರಿಯೊರಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ)
- ಪಿ(ಬಿ|ಎ) A ನೀಡಿದ ಘಟನೆ B ಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ
- ಪಿ(ಎ) ಈವೆಂಟ್ A ಯ ಆರಂಭಿಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ (ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸಂಭವನೀಯತೆ)
- ಪಿ(ಬಿ) ಈವೆಂಟ್ B ಯ ಆರಂಭಿಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ
ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯದ ಅನ್ವಯ
ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ತೀರ್ಮಾನದಂತಹ ವಿವಿಧ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಎದುರಾಗಬಹುದು. ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗಿಯು ರೋಗವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಪ್ರಮೇಯವು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿಜವಾದ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯವು ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು ಹಿಂದಿನ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಂತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಬಹುದು.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ದಿ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಅದರ ಗಣಿತದ ಸರಳತೆಯು ಅದರ ವಿಶಾಲವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರಾದರೂ ಓದಲೇಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ.
ಬೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
ಎಲ್’ಬೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಆಧರಿಸಿದೆ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ, ಇದು ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಈವೆಂಟ್‌ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ
ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯವು ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ನಿರ್ಣಯದ ಬೆನ್ನೆಲುಬು. ಗಣಿತದ ಪ್ರಕಾರ, ಇದನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ:
P(H|E) = (P(E|H) * P(H)) / P(E)
ಅಥವಾ:
- P(H|E) ಈವೆಂಟ್ E ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಊಹೆಯ H ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ.
- P(E|H) ಊಹೆ H ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ ಈವೆಂಟ್ E ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ.
- P(H) ಡೇಟಾ E ಅನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲು ಊಹೆಯ H ನ ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ.
- ಪೆ) ಈವೆಂಟ್ E ಯ ಪೂರ್ವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ.
ಈ ಪ್ರಮೇಯವು E ಘಟನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಂಡ ನಂತರ H ಊಹೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು
ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿನ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕಲ್ಪನೆಗಳಾಗಿವೆ ಒಂದು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಹಿಂಭಾಗ :
- ಸಂಭವನೀಯತೆ ಒಂದು ಪೂರ್ವಭಾವಿ, ಸೂಚಿಸಲಾದ P(H), ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಂಭವನೀಯತೆ ಒಂದು ಹಿಂಭಾಗ, ಸೂಚಿಸಲಾದ P(H|E), ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ನಂತರ ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯವು ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಿಂದಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಚಲಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸಾಕ್ಷಿ
ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯದಲ್ಲಿ, P(E) ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಂಶ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆಪುರಾವೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಊಹೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಳತೆಯಾಗಿ ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಬೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನ
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಂತಾದ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ:
- ಸಂಭವನೀಯ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಥವಾ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಳೆಯಲು.
- ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಎಲ್’ಬೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯೊಂದಿಗೆ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಅನ್ವಯಗಳು ವಿಶಾಲವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದರ ಬಳಕೆಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಎಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪ್ರಿಸ್ಮ್ ಮೂಲಕ ಜಗತ್ತನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಅದರ ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಪಂಚವು (AI) ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಗಣಿತದ ಉಪಕರಣವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ದಿ ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯ, 18 ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ರೆವ್. ಥಾಮಸ್ ಬೇಯ್ಸ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ, ಆ ಘಟನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಘಟನೆಯ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ, ಇದು A ಈವೆಂಟ್‌ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು (P(A|B)) ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, B ನಿಜವೆಂದು ತಿಳಿದುಕೊಂಡು, B ಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು A ನಿಜ (P(B|A)), ಸಂಭವನೀಯತೆ A (P(A) ), ಮತ್ತು B ಯ ಸಂಭವನೀಯತೆ (P(B) ).
AI ನಲ್ಲಿ ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯದ ಅನ್ವಯ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಒದಗಿಸಿದ ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಗಮನಿಸಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
ಬೇಸಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಬಯೆಸಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸದ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಭವಿಷ್ಯವು ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ಹಿಂದಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಬೇಯಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಹಲವಾರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಇವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯಸ್: ಒಂದು ಸಂಭವನೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಅದರ ‘ನಿಷ್ಕಪಟ’ ಹೆಸರಿನ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಅದರ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವಾಗ.
- ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್: ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಗುಂಪಿನ ನಡುವಿನ ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ, ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಭವಿಷ್ಯ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಬೇಯೆಸ್ ಪ್ರಮೇಯ
ಬೇಸಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಇಮೇಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯಸ್, ಕೆಲವು ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಆವರ್ತನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇಮೇಲ್ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಆಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್‌ನಿಂದ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಲಿಯಬಹುದು.
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೊಸ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಂತೆ, ಅದರ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗುತ್ತದೆ.
