এমন কোনও ডোমেইন আছে যেখানে বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে ছাড়িয়ে যায়?


48

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কম্পিউটার ভিশন টাস্কগুলিতে শীর্ষ ফলাফল পেয়েছে ( এমএনআইএসটি , আইএলএসভিআরসি , কাগল গ্যালাক্সি চ্যালেঞ্জ দেখুন )। তারা কম্পিউটার ভিশনে অন্য সমস্ত পদ্ধতির চেয়ে বেশি কার্যকর বলে মনে হচ্ছে। তবে অন্যান্য কাজগুলিও রয়েছে:

আমি এএসআর (স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতি) এবং মেশিন অনুবাদ সম্পর্কে খুব বেশি নিশ্চিত নই, তবে আমি মনে করি আমি শুনেছি যে (পুনরাবৃত্ত) নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (শুরু করা) অন্যান্য পন্থাগুলি ছাড়িয়ে যায়।

আমি বর্তমানে বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলি সম্পর্কে শিখছি এবং আমি অবাক হয়েছি যেসব ক্ষেত্রে সাধারণত সেই মডেলগুলি প্রয়োগ করা হয়। সুতরাং আমার প্রশ্নটি হ'ল:

কোনও চ্যালেঞ্জ / (কাগল) প্রতিযোগিতা আছে, যেখানে শিল্পের রাজ্যটি বয়েশিয়ান নেটওয়ার্ক বা অন্তত খুব অনুরূপ মডেল?

(সাইড নোট: আমি দেখা করেছি সিদ্ধান্ত গাছ , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 বেশ কিছু সাম্প্রতিক Kaggle চ্যালেঞ্জ জয়ের)


এটি ডোমেনের প্রশ্ন নয়। এটি আপনার কাছে কতটা ডেটা আছে, আপনার প্রিয়াররা কতটা ভাল, এবং আপনি পোস্টেরিয়ার চান কিনা তা একটি প্রশ্ন।
এমরে

1
@ এমরে যা ডোমেনের একটি প্রশ্ন ... (এবং অবশ্যই অর্থের ক্ষেত্রে যখন আপনার কাছে কেবল বিদ্যমান ডেটাসেটগুলি ব্যবহার করার সম্ভাবনা নেই তবে লোকেরা নতুন ডেটা তৈরি / লেবেল করার জন্য নিয়োগও করতে পারে)।
মার্টিন থোমা

এটি কোনও ডোমেইনের একটি প্রশ্ন হবে যদি ডেটাগুলির কিছু সম্পত্তি থাকে, কিছু কাঠামো ছিল যে একটি অ্যালগরিদম অন্যটির চেয়ে ভালভাবে সুবিধা নিয়েছিল তবে এটি আমি প্রস্তাব দিচ্ছি না।
এমরে

2
সুতরাং আপনার প্রশ্নের উত্তরটি তখন, না । রাইট? কারণ সমস্ত উত্তরগুলি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলির তুলনায় বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলির সুবিধাগুলি নির্দেশ করে বলে মনে হচ্ছে, তবে আমি কোনও কাগল প্রতিযোগিতা দেখিনি যেখানে তারা অন্যান্য মডেলগুলিকে প্রকৃতপক্ষে ছাপিয়ে যায়। কেউ কি একটি সরবরাহ করতে পারেন? কারণ সমস্ত কারণ এবং সম্ভাব্য সুবিধাগুলি, উদাহরণস্বরূপ উত্তরে প্রদত্ত পর্যাপ্ত তথ্যের অভাব এবং ভাল প্রিয়ার বেছে নেওয়া তাত্ত্বিকভাবে দুর্দান্ত বলে মনে হয়, তবে তবুও কমপক্ষে একটি উদাহরণ দিয়ে প্রশ্নের উত্তর দেয় না।
এমএনএলআর

এটি এমন একটি বিষয় যা বয়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলি আনসারভিজড লার্নিং / কার্যগুলির জন্য দরকারী হতে পারে যেখানে তথ্যের পরিমাণ তুলনামূলকভাবে সীমিত। যখন প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকে তখন কেবল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অন্যকে ছাড়িয়ে যায়।
এক্সজি

উত্তর:


31

বায়েশিয়ান পদ্ধতির প্রায়শই ব্যবহৃত হয় এমন একটি অঞ্চলে যেখানে ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবস্থার ব্যাখ্যার প্রয়োজন হয়। আপনি চিকিত্সকদের একটি নিউরাল নেট দিতে চান না এবং বলতে চান যে এটি 95% সঠিক। আপনি বরং আপনার পদ্ধতিটি অনুমানগুলি ব্যাখ্যা করতে চান, পাশাপাশি পদ্ধতিটি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেয় প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করে explain

অনুরূপ ক্ষেত্রটি হ'ল যখন আপনি শক্তিশালী পূর্বে ডোমেন জ্ঞান রাখেন এবং সিস্টেমে এটি ব্যবহার করতে চান।



আরও দেখুন: চুন
মার্টিন থোমা

18

বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক একে অপরের সাথে একচেটিয়া নয়। আসলে, বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলি "নির্দেশিত গ্রাফিকাল মডেল" এর জন্য অন্য একটি শব্দ। এগুলি অবজেক্টিভ ফাংশন নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইনে খুব কার্যকর হতে পারে। ইয়ান লেকুন এখানে এটি উল্লেখ করেছেন: https://plus.google.com/+YannLeCunPhD/posts/gWE7Jca3Zoq

একটি উদাহরণ.

p(x)=zp(x|z)p(z)dz.
p(x|z)q(z|x)p(z|x)

দুটি অংশ কি যৌথভাবে প্রশিক্ষিত হতে পারে?
nn0p

16

ইতিমধ্যে দুর্দান্ত উত্তর।

একটি ডোমেন যা আমি ভাবতে পারি এবং এতে ব্যাপকভাবে কাজ করছি তা হ'ল গ্রাহক বিশ্লেষণ ডোমেন।

গ্রাহক সমর্থন, বিপণন এবং গ্রোথ টিম উভয়কেই অবহিত করতে এবং সতর্ক করতে আমাকে গ্রাহকদের চলন এবং উদ্দেশ্যগুলি বুঝতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে।

সুতরাং এখানে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মন্থন ভবিষ্যদ্বাণী ইত্যাদির ক্ষেত্রে খুব ভাল কাজ করে But তবে, আমি বয়েশিয়ান নেটওয়ার্ক স্টাইলটি খুঁজে পেয়েছি এবং পছন্দ করি এবং এটি এটিকে পছন্দ করার কারণগুলি এখানে:

  1. গ্রাহকদের সবসময় একটি প্যাটার্ন থাকে। তাদের সবসময় অভিনয়ের কারণ রয়েছে । এবং সেই কারণটি এমন কিছু হতে পারে যা আমার দল তাদের জন্য করেছে বা তারা নিজেরাই শিখেছে। সুতরাং, এখানে সমস্ত কিছুর একটি পূর্বরূপ রয়েছে এবং প্রকৃতপক্ষে কারণটি খুব গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি গ্রাহকের নেওয়া বেশিরভাগ সিদ্ধান্তকে জ্বালানি করে।
  2. বিপণন / বিক্রয় ফ্যানেলের গ্রাহক এবং বৃদ্ধি দলগুলির প্রতিটি পদক্ষেপ কারণ-প্রভাব effect সুতরাং, যখন সম্ভাব্য সীসাটিকে গ্রাহক হিসাবে রূপান্তর করতে আসে তখন পূর্বের জ্ঞান অতীব গুরুত্বপূর্ণ।

সুতরাং, গ্রাহক বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে পূর্বের ধারণাটি খুব গুরুত্বপূর্ণ, যা এই ডোমেনটির জন্য বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলির ধারণাটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ করে তুলেছে।


প্রস্তাবিত পড়াশোনা:

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য বায়েশিয়ান পদ্ধতি

ব্যবসায় বিশ্লেষণে বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক


15

কখনও কখনও আপনি ফলাফলটি ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে ফলাফল পরিবর্তন সম্পর্কে ততটা যত্নশীল হন।

পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণের তথ্য প্রদত্ত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ফলাফলের আরও ভালভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে, তবে একবার আপনি ফলাফলটি পূর্বাভাস দিতে পারলে আপনি তারপরে ফলাফলের ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিতে পরিবর্তন আনার প্রভাব সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন।

বাস্তব জীবনের একটি উদাহরণ, কারও হার্ট অ্যাটাক হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে তা জেনে রাখা কার্যকর, তবে সেই ব্যক্তিকে বলতে সক্ষম হয়ে যদি তারা এক্সএক্স করা বন্ধ করে দেয়, তবে ঝুঁকিটি 30% হ্রাস পাবে আরও বেশি উপকারের।

একইভাবে গ্রাহকদের ধরে রাখার জন্য, গ্রাহকরা কেন আপনার সাথে কেনাকাটি বন্ধ করে দেয় তা জেনে রাখা আপনার পক্ষে কেনাকাটি বন্ধ করার সম্ভাব্য গ্রাহকদের ভবিষ্যদ্বাণী করা ততটাই মূল্যবান।

এছাড়াও একটি সরল বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক যা কম ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করে তবে আরও পদক্ষেপ গ্রহণের দিকে পরিচালিত করে যা প্রায়শই একটি "সঠিক" বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কের চেয়ে ভাল হতে পারে।

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির চেয়ে বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলির সর্বাধিক সুবিধা হ'ল এগুলি কার্যকারণ অনুমানের জন্য ব্যবহার করা যায়। এই শাখাটি পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য মৌলিক গুরুত্বের বিষয় এবং এই গবেষণার জন্য জুডিয়া পার্ল টুরিং অ্যাওয়ার্ড অর্জন করেছে।


কিন্তু নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের ভূমিকা এবং গুরুত্ব নির্ধারণ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে, তাই না?
হোসেইন

7

বায়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলি ছোট ডেটা সেটিংয়ে নিউরাল নেটওয়ার্ককে ছাড়িয়ে যেতে পারে। যদি পূর্বের তথ্যগুলি নেটওয়ার্ক স্ট্রাকচার, প্রিয়ারস এবং অন্যান্য হাইপারপ্যারামিটারগুলির মাধ্যমে সঠিকভাবে পরিচালিত হয় তবে এটি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি প্রান্ত হতে পারে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি, বিশেষত আরও স্তরযুক্তগুলি ডেটা ক্ষুধার্ত হিসাবে খুব সুপরিচিত। প্রায় সংজ্ঞা অনুসারে এগুলি সঠিকভাবে প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর ডেটা প্রয়োজন।


4

আমি এই লিঙ্কটি রেডডিটে পোস্ট করেছি এবং প্রচুর প্রতিক্রিয়া পেয়েছি। কিছু তাদের উত্তর এখানে পোস্ট করেছেন, অন্যদের না। এই উত্তরটি reddit পোস্ট আপ সমষ্টি করা উচিত। (আমি এটি সম্প্রদায়ের উইকি তৈরি করেছি, যাতে আমি এর জন্য পয়েন্ট না পাই)


2

জিনোম ব্যাখ্যার জন্য বেয়েশিয়ান নেটওয়ার্কগুলি পছন্দ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, জিনোম ব্যাখ্যার জন্য গণনা পদ্ধতি সম্পর্কে আলোচনা করা এই গবেষণামূলক প্রবন্ধটি দেখুন ।


2
কেন তাদের পছন্দ করা হয়?
ইয়ান রিংরোজ

2

আমি একবার এর জন্য একটি ছোট উদাহরণ করেছি। সেখান থেকে আমার মনে হয় আপনি যদি কোনও বিতরণ ক্যাপচার করতে চান তবে বায়সিয়ান নেটওয়ার্কগুলি অগ্রাধিকারযুক্ত তবে আপনার ইনপুট প্রশিক্ষণের সেটটি বিতরণটি ভালভাবে কভার করে না। এই জাতীয় ক্ষেত্রে, এমনকি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ভালভাবে সাধারণীকরণ হয়েছে তা বিতরণটি পুনর্গঠন করতে সক্ষম হবে না।


-3

আমি দৃ strongly়ভাবে একমত নই যে নিউরাল নেটগুলি তখন অন্য শিখারাই ভাল করে। আসলে নিউরাল জাল অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় বেশ খারাপ করছে। এই মৌমাছির সুযোগটি প্রায়শই প্রায়শই সম্পন্ন করার জন্য প্যারামিটারগুলি বেছে নেওয়ার বিষয়ে কিছু পরামর্শ দেওয়ার পরেও কোনও পদ্ধতি নেই। কিছু বাচ্চারা এমনও রয়েছে যেগুলি নিউরাল নেট এত ভাল কী তা ফোরামগুলিতে এলোমেলো কথা বলে, তাদের কাছে এ সম্পর্কে কিছু প্রমাণ নেই বলে নয়, কারণ তারা অভিনব এবং বাজে শব্দ, নিউরাল '' সম্পর্কে আকৃষ্ট হয়েছে They তারা খুব অস্থির, আপনি কি এক্সজিস্টের সাথে তুলনা করার জন্য একটি নিউরাল নেট চেষ্টা করেছেন? আমি কোনও নিউরাল নেট চেষ্টা করব না যতক্ষণ না এটি স্বার্থান্বিত হয়। ততক্ষণ পর্যন্ত খুশি নিউরাল জাল :)


3
একটি ভাল উত্তর দিতে এটি খুব অস্পষ্ট এবং কথোপকথন। কিছু নির্দিষ্টকরণ, তথ্য এবং সম্পাদনা এটিকে উন্নত করবে।
শন ওওন

,, নির্দিষ্ট তথ্য '' লোকেদের দ্বারা নির্দিষ্ট করা উচিত যে এই জাতীয় বার্তাগুলি পোস্ট করে যে নিউরাল জাল সবচেয়ে ভাল বলে আপনি বলতে পারছেন না, নিউরাল জালগুলি ঠিক অভিনব বলে মনে হচ্ছে কারণ তারা ঠিকঠাক করছে, এমনকি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ডেটা সেট সম্ভবত রয়েছে খারাপ যেভাবে খারাপ যে ভাল ফলাফল থেকে ভাল পেয়েছে।
gm1

1
আমি আপনার দৃষ্টিভঙ্গি অস্বীকার করার সময়, আপনার উত্তরটি সত্যই প্রশ্নের উত্তর দেয় না এমনটিও আপনার উচিত নয়। সুতরাং, pl এটি একটি মন্তব্য হিসাবে যুক্ত বিবেচনা করুন। এবং, দয়া করে আপনার উত্তরকে সমর্থন করে এমন কোনও
দৃ concrete়

1
@ gm1 আমার ধারণা আপনি "," দিয়ে আমাকে বোঝাতে চেয়েছিলেন নির্দিষ্ট সুনির্দিষ্ট তথ্য 'এমন লোকদের দ্বারা নির্দিষ্ট করা উচিত যা এই জাতীয় বার্তাগুলি পোস্ট করে বলে যে নিউরাল নেট সবচেয়ে ভাল "। দয়া করে মনে রাখবেন যে আমি কোনও বিবৃতি লিখিনি যা সাধারণ ছিল। আমি লিখেছি যে অনেক প্রতিযোগিতা / সিভি কার্যক্রমে এনএন জয়লাভ করে। এবং আমি বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ যুক্ত করেছি যাতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি জিতেছে।
মার্টিন থোমা

হাই, এখানে অবশ্যই কিছু কাগল প্রতিযোগিতা রয়েছে যার মধ্যে নিউরাল জালগুলি ভাল করেছে (মনে করুন তারা অন্য মডেলের সাথে সংযুক্ত নিউরাল নেট ব্যবহার করেন নি), তবে এটি সমস্ত কাগল প্রতিযোগিতার একটি সামান্য অনুপাত, আপনি কি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে পারবেন? টিএফআই-এ শীর্ষস্থানীয় তিনটি? আমি মনে করি যে আমি সরল এবং বেসরকারী উভয় এলবি-র জন্য এমন মডেল সহ করতে পেরেছি যা অ-রৈখিক নয়।
gm1
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.