ທິດສະດີຂອງ Bayes ແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນໃນ AI

ການແນະນໍາທິດສະດີບົດຂອງ Bayes

THE ທິດສະດີຂອງ Bayes ເປັນສູດພື້ນຖານໃນຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະສະຖິຕິທີ່ອະທິບາຍເຖິງການປັບປຸງຄວາມເຊື່ອຂອງພວກເຮົາຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນໃໝ່ໆ. ມີຊື່ເປັນກຽດຂອງ Reverend Thomas Bayes, ທິດສະດີບົດນີ້ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຫຼາຍຂົງເຂດຕັ້ງແຕ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈົນເຖິງການຕັດສິນໃຈພາຍໃຕ້ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ.

ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວຂອງທິດສະດີບົດ Bayes

ຫົວໃຈຂອງ ທິດສະດີຂອງ Bayes ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕາມເງື່ອນໄຂ. ໃນຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດຂອງມັນ, ມັນສະແດງອອກວ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫລັງໄດ້ຖືກປັບປຸງຈາກຄວາມເປັນໄປໄດ້ກ່ອນຫນ້າໂດຍຄໍານຶງເຖິງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງເຫດການທີ່ສັງເກດເຫັນ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະທົບທວນຄວາມເປັນໄປໄດ້ເບື້ອງຕົ້ນໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານໃຫມ່.

ໂດຍປົກກະຕິມັນຖືກສະແດງໃນຮູບແບບຂອງສົມຜົນຕໍ່ໄປນີ້:

P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)

ຫຼື:

• P(A|B) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງເຫດການ A ທີ່ໃຫ້ B (ຄວາມເປັນໄປໄດ້ posteriori)
• P(B|A) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງເຫດການ B ທີ່ໃຫ້ A
• P(A) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ເບື້ອງຕົ້ນຂອງເຫດການ A (ຄວາມເປັນໄປໄດ້ກ່ອນໜ້ານີ້)
• P(B) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ເບື້ອງຕົ້ນຂອງເຫດການ B

ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ທິດ​ສະ​ດີ Bayes​

ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ​ຂອງ​ ທິດສະດີຂອງ Bayes ສາມາດພົບໄດ້ໃນສະຖານະການປະຕິບັດຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ການວິນິດໄສທາງການແພດ, ການກັ່ນຕອງຂີ້ເຫຍື້ອ, ຫຼື inference ສະຖິຕິໃນການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນຢາປົວພະຍາດ, ທິດສະດີເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຄົນເຈັບເປັນພະຍາດໂດຍອີງໃສ່ຜົນຂອງການທົດສອບ, ຮູ້ວ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການທົດສອບນີ້ໃຫ້ຜົນບວກທີ່ແທ້ຈິງຫຼືບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ຄວາມສໍາຄັນໃນ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ໃນ Artificial Intelligence (AI) ແລະ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ທິດສະດີຂອງ Bayes ແມ່ນພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ Bayesian. ໂຄງຮ່າງການຮຽນຮູ້ນີ້ໃຊ້ຄວາມເຊື່ອກ່ອນໜ້າ ແລະປັບປຸງຂໍ້ມູນໃໝ່ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາ. ດັ່ງນັ້ນ, ແບບຈໍາລອງສາມາດມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນຍ້ອນວ່າພວກເຂົາໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ.

ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ໄດ້ ທິດສະດີຂອງ Bayes ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕາມເງື່ອນໄຂ ແລະສໍາລັບການປັບປຸງຄວາມເຊື່ອຂອງພວກເຮົາໂດຍການຄໍານຶງເຖິງຂໍ້ມູນໃຫມ່. ຄວາມລຽບງ່າຍທາງຄະນິດສາດຂອງມັນກົງກັນຂ້າມກັບຄວາມໝາຍອັນກວ້າງຂວາງ ແລະການນຳໃຊ້ຂອງມັນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນວິຊາພື້ນຖານທີ່ຕ້ອງອ່ານສຳລັບທຸກຄົນທີ່ສົນໃຈໃນສະຖິຕິ, ການຕັດສິນໃຈ ແລະປັນຍາປະດິດ.

ພື້ນຖານຂອງ Bayesian Inference

ລການສົມມຸດຖານ Bayesian ແມ່ນສາຂາຂອງສະຖິຕິທີ່ສະຫນອງກອບທິດສະດີສໍາລັບການຕີຄວາມຫມາຍເຫດການໃນແງ່ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້. ມັນແມ່ນອີງໃສ່ ທິດສະດີຂອງ Bayes, ເຊິ່ງເປັນສູດສໍາລັບການປັບປຸງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງເຫດການທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນແສງສະຫວ່າງຂອງຂໍ້ມູນໃຫມ່.

ທິດສະດີຂອງ Bayes

ທິດສະດີຂອງ Bayes ແມ່ນກະດູກສັນຫຼັງຂອງການ inference Bayesian. ໃນຄະນິດສາດ, ມັນໄດ້ຖືກລະບຸໄວ້ດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

P(H|E) = (P(E|H) * P(H)) / P(E)

ຫຼື:

• P(H|E) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງສົມມຸດຕິຖານ H ທີ່ຮູ້ວ່າເຫດການ E ໄດ້ເກີດຂຶ້ນ.
• P(E|H) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ເຫດການ E ຈະເກີດຂຶ້ນຖ້າສົມມຸດຕິຖານ H ເປັນຄວາມຈິງ.
• P(H) ແມ່ນ​ຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ຂອງ​ສົມ​ມຸດ​ຕິ​ຖານ H ກ່ອນ​ທີ່​ຈະ​ເບິ່ງ​ຂໍ້​ມູນ E​.
• P(E) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ອັນດັບໜຶ່ງຂອງເຫດການ E.

ທິດສະດີນີ້ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາປັບປຸງຄວາມເຊື່ອຂອງພວກເຮົາໃນແງ່ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ກ່ຽວກັບສົມມຸດຕິຖານ H ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບຮູ້ເຫດການ E.

ຄວາມເປັນໄປໄດ້ກ່ອນໜ້າ ແລະຫຼັງ

ສອງແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນໃນການ inference Bayesian ແມ່ນແນວຄິດຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ ບູລິມະສິດ ແລະ ຫລັງ :

• ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ບູລິມະສິດ, ຫມາຍເຖິງ P(H), ເປັນຕົວແທນຂອງສິ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ກ່ອນທີ່ຈະຄໍານຶງເຖິງຂໍ້ມູນໃຫມ່.
• ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ຫລັງ, ຫມາຍເຖິງ P(H|E), ເປັນຕົວແທນຂອງສິ່ງທີ່ພວກເຮົາຮູ້ຫຼັງຈາກຄໍານຶງເຖິງຂໍ້ມູນໃຫມ່.

ການສົມມຸດຖານ Bayesian ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຄື່ອນຍ້າຍຈາກຄວາມເປັນໄປໄດ້ກ່ອນຫນ້າໄປສູ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫລັງໂດຍໃຊ້ທິດສະດີ Bayes.

ຫຼັກຖານ

ໃນທິດສະດີຂອງ Bayes, P(E) ມັກຈະເອີ້ນວ່າປັດໄຈຂອງຫຼັກຖານ. ມັນສາມາດໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາເປັນການວັດແທກຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສັງເກດເຫັນກັບສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງຫມົດ. ໃນການປະຕິບັດ, ມັນເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນປັດໃຈປົກກະຕິໃນການປັບປຸງຄວາມເຊື່ອຂອງພວກເຮົາ.

ການ​ຄິດ​ໄລ່ Bayesian ໃນ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​

ໃນທາງປະຕິບັດ, ການອ້າງອິງ Bayesian ແມ່ນໃຊ້ໃນຫຼາຍຂົງເຂດເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສະຖິຕິ, ການຕັດສິນໃຈໃນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະອື່ນໆ. ໂດຍສະເພາະ, ມັນອະນຸຍາດໃຫ້:

• ເພື່ອພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້.
• ເພື່ອກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ ຫຼືການຫັກອອກຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນ.
• ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນບໍ່ຄົບຖ້ວນຫຼືບໍ່ແນ່ນອນ.

ລການສົມມຸດຖານ Bayesian ສະຫນອງກອບທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການສົມເຫດສົມຜົນກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະປະສົມປະສານຂໍ້ມູນໃຫມ່ຢ່າງສອດຄ່ອງ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນແມ່ນກວ້າງຂວາງແລະການນໍາໃຊ້ຂອງຕົນໃນຂົງເຂດກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຊັ່ນ:ປັນຍາປະດິດ ບ່ອນທີ່ ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ເຕີບໂຕຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ດັ່ງນັ້ນການເຂົ້າໃຈຫຼັກການພື້ນຖານຂອງມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຕີຄວາມໂລກໂດຍຜ່ານ prism ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້.

Bayes’ Theorem ໃນລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ໂລກຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະໃນບັນດາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການປະຕິວັດນີ້ແມ່ນທິດສະດີຂອງ Bayes. ເຄື່ອງ​ມື​ທາງ​ຄະ​ນິດ​ສາດ​ນີ້​ມີ​ບົດ​ບາດ​ສໍາ​ຄັນ​ໃນ​ວິ​ທີ​ການ​ຂອງ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ຂອງ​ເຄື່ອງ​ຈັກ​, ເຮັດ​ໃຫ້​ເຄື່ອງ​ຈັກ​ເຮັດ​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ໂດຍ​ອີງ​ໃສ່​ຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​.

THE ທິດສະດີຂອງ Bayes, ພັດທະນາໂດຍ Rev. Thomas Bayes ໃນສະຕະວັດທີ 18, ເປັນສູດທີ່ອະທິບາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕາມເງື່ອນໄຂຂອງເຫດການ, ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ເບື້ອງຕົ້ນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຫດການນັ້ນ. ຢ່າງເປັນທາງການ, ມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ (P(A|B)) ຂອງເຫດການ A, ຮູ້ວ່າ B ເປັນຄວາມຈິງ, ໂດຍໃຊ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງ B ຮູ້ວ່າ A ເປັນຄວາມຈິງ (P(B|A)), ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ຂອງ A ( P(A) ), ແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງ B ( P(B) ).

ການປະຕິບັດທິດສະດີຂອງ Bayes ໃນ AI

ໃນສະພາບການຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ທິດສະດີຂອງ Bayes ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງຄວາມເປັນໄປໄດ້. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັບການຄາດຄະເນຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃຫມ່ທີ່ສະຫນອງໃຫ້, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການປັບປຸງປະສິດທິພາບ. ຂະບວນການນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນການຈັດປະເພດ, ບ່ອນທີ່ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອມອບຫມາຍໃສ່ປ້າຍໃສ່ກັບວັດສະດຸປ້ອນໂດຍອີງໃສ່ຄຸນລັກສະນະທີ່ສັງເກດເຫັນ.

ຄວາມສໍາຄັນຂອງການຮຽນຮູ້ Bayesian

ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນຂອງການຮຽນຮູ້ Bayesian ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຈັດການກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະສະຫນອງການວັດແທກຄວາມຫມັ້ນໃຈໃນການຄາດຄະເນ. ນີ້ແມ່ນພື້ນຖານໃນດ້ານທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ຢາຫຼືການເງິນ, ເຊິ່ງແຕ່ລະການຄາດຄະເນສາມາດມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ວິທີການນີ້ສະຫນອງກອບສໍາລັບການລວມເອົາຄວາມຮູ້ທີ່ຜ່ານມາແລະການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຂະຫນາດນ້ອຍ.

ຕົວຢ່າງຂອງສູດການຄິດໄລ່ Bayesian

ມີຫຼາຍວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ອີງໃສ່ທິດສະດີ Bayes, ລວມທັງ:

• Naive Bayes: A probabilistic classifier ເຊິ່ງ, ເຖິງວ່າຈະມີຊື່ ‘naive’ ຂອງມັນ, ແມ່ນຂໍ້ສັງເກດສໍາລັບຄວາມງ່າຍດາຍແລະປະສິດທິພາບຂອງມັນ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງລັກສະນະເປັນເອກະລາດ.
• ເຄືອຂ່າຍ Bayesian: ຮູບແບບກາຟິກທີ່ສະແດງເຖິງຄວາມສຳພັນທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້ລະຫວ່າງຊຸດຂອງຕົວແປ, ແລະທີ່ສາມາດໃຊ້ສໍາລັບການຄາດຄະເນ, ການຈັດປະເພດ ແລະການຕັດສິນໃຈ.

ທິດສະດີຂອງ Bayes ໃນການປະຕິບັດ

ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ Bayesian, ພິຈາລະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົວຢ່າງງ່າຍໆ: ການກັ່ນຕອງຂີ້ເຫຍື້ອໃນອີເມວ. ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ວິ​ທີ​ການ​ Naive Bayes, ລະບົບສາມາດຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຈໍາແນກຂໍ້ຄວາມທີ່ຖືກຕ້ອງຈາກ spam ໂດຍການຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ອີເມວເປັນ spam, ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຖີ່ຂອງການປະກົດຕົວຂອງຄໍາທີ່ແນ່ນອນ.

ໃນຂະນະທີ່ລະບົບໄດ້ຮັບອີເມວໃຫມ່, ມັນປັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນ, ກາຍເປັນຄວາມຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຈັດປະເພດຂອງມັນ.