Μέθοδοι Monte Carlo
Creators: name: Σουράνης, Παναγιώτης Στυλιανού
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μόντε Κάρλο
Βαθιά μάθηση
Μηχανική Μάθηση
Monte Carlo
Deep learning
Machine Learning

description: Στην Μπεϋζιανή μηχανική μάθηση δουλεύουμε με πιθανοκρατικά μοντέλα και αβεβαιό-τητες. Αυτή η πιθανοκρατική οπτική της μηχανικής μάθησης προσφέρει όρια εμπιστοσύνης για την ανάλυση δεδομένων και λήψης αποφάσεων, πληροφορίες στις οποίες ένας βιολόγος μπορεί να βασιστεί ώστε να αναλύσει τα δεδομένα του, ή ένα αυτόματο αυτο-κίνητο μπορεί να χρησιμοποιήσει για να αποφασίσει αν θα φρενάρει ή όχι. Στην ανάλυση δεδομένων, είναι συχνά απαραίτητο να είμαστε ικανοί να απαντήσουμε αν το μοντέλο είναι ακριβές στο αποτέλεσμά του, ρωτώντας «Πρέπει να χρησιμοποιήσω διαφορετικά δεδομένα; Πρέπει να βασιστώ σε διαφορετικό μοντέλο; ΄Η να είμαι πιο προσεκτικός όταν παίρνω αποφάσεις;». ΄Οταν χρησιμοποιούμε μοντέλα βαθιάς μάθησης, τα γνωστά ώς νευρωνικά δίκτυα από την άλλη, γενικά έχουμε μόνο τις σημειακές εκτιμήσεις των παραμέτρων και των προβ-λέψεων τους. Η χρήση τέτοιων μοντέλων μας οδηγεί να θυσιάσουμε τα εργαλεία που έχουμε στη διάθεση μας για να απαντήσουμε στις παραπάνω ερωτήσεις, οι οποίες δυνητικά θα οδηγήσουν σε κατάσταση στην οποία δεν μπορούμε να απαντήσουμε αν το μοντέλο κάνει λογικές προβλέψεις ή απλά δίνει τυχαία αποτελέσματα. Καταλαβαίνοντας σε ποιες περιπτώσεις το μοντέλο είναι αβέβαιο μπορεί να βοηθήσει τους επαγγελματίες της μηχανικής μάθησης να μάθουν περισσότερα για τις βάσεις δεδομένων τους. ΄Οταν ένα μοντέλο είναι αβέβαιο για τις παραμέτρους του σε κάποιες περιοχές του χώρου καταστάσεων, αυτο υποδηλώνει ότι τα δεδομένα είναι αραιά ‘’sparse” σε αυτές τις περιοχές. Προσδιορίζοντας τις πηγές των αβεβαιοτήτων στην βάση δεδομένων αποκαλύπτει την ανάγκη συλλογής περισσότερων μεταβλητών για τα δεδομένα. Μπορεί επίσης να βοηθήσει στο να προσδιοριστεί η αναξιοπιστία στις τεχνικές μέτρησης. Σε αυτή την διπλωματική παρουσιάζεται μια ιστορική αναδρομή στα Μπεϋζιανά νευρωνικά δίκτυα
description: In Bayesian machine learning we often deal with probabilistic models and uncertainties. This probabilistic view of machine learning offers confidence intervals for data analysis and decision-making, information that a biologist can rely on to analyse his data, or for an automatic car to decide whether to brake or not. In data analysis, it is often necessary to be able to answer whether the model is accurate in its output by asking should i use different data; or should i change my model; or perhaps should i be more careful when making decisions? In machine learning our well known artificial neural networks, generally only have point estimates of their parameters and their predictions. Using such models leads us to discard any tool that we have in hand to answer the above questions, which will potentially lead to a situation that we cannot answer whether the model makes reasonable predictions or simply gives random results. Understanding in which cases the model is uncertain can help machine learning practitioners learn more about their databases. When a model is uncertain about its parameters in some regions of the state space, it suggests that the data are sparse in those regions. Identifying the sources of uncertainties in the database reveals the need to measure additional variables in order to make accurate predictions. It may also help to identify unreliability in measurement techniques. In this thesis we present a historical review of Bayesian neural networks