HyperAI

الاستدلال التقريبي

الاستدلال التقريبيإنها طريقة تدريب نموذجية تستخدم منطق التحقق من الفرضيات للتدريب. مهمتها الأساسية هي حساب توقع الوظيفة تحت توزيع معين، أو حساب توزيع الاحتمال الهامشي، أو توزيع الاحتمال الشرطي، وما إلى ذلك.

نظرًا لأنها تتطلب عادةً عمليات تكامل أو جمع، ولأن شروط المعلمات ليست واضحة جدًا أو لأن تكلفة الحساب مرتفعة نسبيًا، فإن طريقة الاستدلال التقريبي يمكن أن تقلل من تكلفة وصعوبة استخلاص النتائج.

طريقة الاستدلال التقريبي

الأساليب العشوائية:تقوم طريقة أخذ العينات جيبس بتقدير البعد الحقيقي من خلال عدد كبير من العينات وتقريب توزيع الهدف بناءً على البيانات الحقيقية.

المزايا: عملية أخذ عينات أكثر دقة وبسيطة نسبيًا وسهلة التشغيل وتقارب نظري جيد

العيوب: سرعة التقارب بطيئة، من الصعب الحكم على درجة التقارب

حساب المتغيرات:تقريب التوزيع الخلفي باستخدام بعض التوزيعات البسيطة المعروفة.

المزايا: الحل التحليلي، والتكاليف الحسابية المنخفضة، والسرعة العالية، وسهولة التطبيق على المشاكل واسعة النطاق

العيوب: عملية الاشتقاق معقدة نسبيًا وتتطلب مهارات بشرية عالية