Optimistic knowledge gradient
புள்ளிவிவரங்களில் நம்பிக்கையான அறிவு சாய்வு என்பது 2013 ஆம் ஆண்டில் ஜி சென், கிஹாங் லின் மற்றும் டெங்யோங் சோவ் ஆகியோரால் முன்மொழியப்பட்ட ஒரு தோராயக் கொள்கையாகும். இந்தக் கொள்கை பைனரி/மல்டி கிளாஸ் க்ரவுட் லேபிளிங்கில் உகந்த கணினி பட்ஜெட் ஒதுக்கீட்டு சிக்கலின் பெரிய அளவிலான கணக்கீட்டு ரீதியாக சிக்கலான சவாலை தீர்க்க உருவாக்கப்பட்டது, அங்கு கூட்டத்திலிருந்து ஒவ்வொரு லேபிளுக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட செலவு உள்ளது. உந்துதல் உகந்த கணினி வரவுசெலவுத் திட்ட ஒதுக்கீடு சிக்கல் ஒரு பேய்சியன் மார்கோவ் முடிவு செயல்முறையாக (எம். டி. பி) வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் டைனமிக் புரோகிராமிங் (டிபி) வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி தீர்க்கப்படுகிறது, அங்கு ஆப்டிமிஸ்டிக் அறிவு சாய்வுக் கொள்கை டைனமிக் புரோகிராமிங் (டிபி) வழிமுறையின் கணக்கீட்டு ரீதியாக சிக்கலைத் தீர்க்க பயன்படுத்தப்படுகிறது. க்ரவுட் சோர்சிங்கில் பட்ஜெட் ஒதுக்கீட்டு சிக்கலைக் கவனியுங்கள். நாம் பரிசீலிக்கும் குறிப்பிட்ட க்ரவுட் சோர்சிங் சிக்கல் க்ரவுட் லேபிளிங் ஆகும். கிரவுட் லேபிளிங் என்பது ஒரு பெரிய அளவிலான லேபிளிங் பணியாகும், அவை இயந்திரத்தால் தீர்ப்பது கடினம், மனிதர்களால் தீர்க்க எளிதானது, பின்னர் விநியோகிக்கப்பட்ட சூழலில் சீரற்ற நபர்களின் அடையாளம் தெரியாத குழுவிற்கு அவுட்சோர்ஸ் செய்தோம். முறையியல் இந்த லேபிளிங் பணிகளை முடிக்க விரும்புகிறோம், இது கூட்டத்தின் சக்தியை நம்பியுள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு படத்தில் உள்ள நபர்களின் படி ஒரு படத்தை வயது வந்தவரா இல்லையா என்பதை நாம் அடையாளம் காண விரும்புகிறோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம், இது ஒரு பெர்னௌலி லேபிளிங் சிக்கல், மேலும் நாம் அனைவரும் ஒன்று அல்லது இரண்டு வினாடிகளில் செய்ய முடியும், இது மனிதனுக்கு ஒரு எளிதான பணியாகும். இருப்பினும், இது போன்ற பல்லாயிரக்கணக்கான படங்கள் நம்மிடம் இருந்தால், இது இனி எளிதான பணி அல்ல. அதனால்தான் இதை விரைவுபடுத்துவதற்கு நாம் க்ரவுட்ஸோர்சிங் கட்டமைப்பை நம்ப வேண்டும். இதன் கிரவுட்ஸோர்சிங் கட்டமைப்பில் இரண்டு படிகள் உள்ளன. முதல் படி, பொருட்களுக்கான கூட்டத்திலிருந்து நாம் மாறும் வகையில் பெறுகிறோம். மறுபுறம், இது ஒரு மாறும் செயல்முறை. நாங்கள் இந்த படத்தை அனைவருக்கும் அனுப்புவதில்லை, ஒவ்வொரு பதிலிலும் கவனம் செலுத்துகிறோம், அதற்கு பதிலாக, இதை அளவிலேயே செய்கிறோம். அடுத்ததாக எந்தப் படத்திற்கு அனுப்பப் போகிறோம், அடுத்ததாக எந்த தொழிலாளியை பணியமர்த்தப் போகிறோம் என்பதை நாங்கள் தீர்மானிக்கப் போகிறோம். அவரது வரலாற்று முத்திரை முடிவுகளின்படி. ஒவ்வொரு படமும் பல தொழிலாளர்களுக்கு அனுப்பப்படலாம், மேலும் ஒவ்வொரு தொழிலாளியும் வெவ்வேறு படங்களில் வேலை செய்யலாம். வெவ்வேறு படங்களுக்கு போதுமான எண்ணிக்கையிலான லேபிள்களைச் சேகரித்த பிறகு, சேகரிக்கப்பட்ட லேபிள்களின் அடிப்படையில் ஒவ்வொரு படத்தின் உண்மையான லேபிளையும் ஊகிக்க விரும்பும் இரண்டாவது படிகளுக்குச் செல்கிறோம். எனவே நாம் அனுமானம் செய்ய பல வழிகள் உள்ளன. உதாரணமாக, இதை நாம் செய்யக்கூடிய எளிய வழி பெரும்பான்மை வாக்குகள் மட்டுமே. பிரச்சனை என்னவென்றால், இலவச மதிய உணவு இல்லை, அவர் அல்லது அவள் வழங்கும் ஒவ்வொரு லேபிளுக்கும் தொழிலாளிக்கு நாங்கள் பணம் செலுத்த வேண்டும், எங்களிடம் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட திட்ட பட்ஜெட் மட்டுமே உள்ளது. எனவே, வரையறுக்கப்பட்ட வரவுசெலவுத் திட்டத்தை புத்திசாலித்தனமாக எவ்வாறு செலவிடுவது என்பதுதான் கேள்வி. சவால்கள் கணித மாதிரியைக் காண்பிப்பதற்கு முன்பு, நாம் எந்த வகையான சவால்களை எதிர்கொள்கிறோம் என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது. சவால் 1 முதலாவதாக, உருப்படிகள் லேபிளைக் கணக்கிடுவதில் வெவ்வேறு அளவிலான சிரமத்தைக் கொண்டுள்ளன, முந்தைய எடுத்துக்காட்டில், சில படங்களை வகைப்படுத்த எளிதானது. இந்த விஷயத்தில், நீங்கள் வழக்கமாக கூட்டத்திலிருந்து மிகவும் நிலையான லேபிள்களைக் காண்பீர்கள். இருப்பினும், சில படங்கள் தெளிவற்றதாக இருந்தால், மக்கள் ஒருவருக்கொருவர் உடன்படாமல் இருக்கலாம், இதன் விளைவாக மிகவும் சீரற்ற பெயரிடல் ஏற்படலாம். எனவே இந்த தெளிவற்ற பணிக்கு நாம் அதிக வளங்களை ஒதுக்கலாம். சவால் 2 நமக்கு அடிக்கடி ஏற்படும் மற்றொரு சிரமம் என்னவென்றால், தொழிலாளி சரியானவர் அல்ல, சில நேரங்களில் இந்த தொழிலாளி பொறுப்பல்ல, அவர்கள் சீரற்ற முத்திரையை மட்டுமே வழங்குகிறார்கள், எனவே, நிச்சயமாக, நம்பகமான தொழிலாளர்கள் இல்லாத இதற்கு நாங்கள் எங்கள் பட்ஜெட்டை செலவிட மாட்டோம். இப்போது பிரச்சனை என்னவென்றால், படங்களின் சிரமம் மற்றும் தொழிலாளியின் நம்பகத்தன்மை ஆகியவை ஆரம்பத்தில் எங்களுக்கு முற்றிலும் தெரியாது. செயல்முறையின் போது மட்டுமே நாம் அவற்றை மதிப்பிட முடியும். எனவே, நாம் இயற்கையாகவே ஆய்வு மற்றும் சுரண்டலை எதிர்கொள்கிறோம், மேலும் சரியான வழியில் பணத்தை செலவழிக்க ஒரு நியாயமான நல்ல கொள்கையை வழங்குவதே எங்கள் குறிக்கோள்-இறுதி ஊகிக்கப்பட்ட லேபிள்களின் ஒட்டுமொத்த துல்லியத்தை அதிகப்படுத்துதல். கணித மாதிரி கணித மாதிரியில், நம்மிடம் கே உருப்படிகள் உள்ளன, மொத்த பட்ஜெட் டி ஆகும், மேலும் ஒவ்வொரு லேபிளுக்கும் செலவு 1 என்று கருதுகிறோம், எனவே இறுதியில் டி லேபிள்களைக் கொண்டிருக்கப் போகிறோம். ஒவ்வொரு உருப்படியும் நேர்மறை அல்லது எதிர்மறையான உண்மையான லேபிளைக் கொண்டுள்ளன என்று நாம் கருதுகிறோம், இந்த இருமியல் நிகழ்வுகள் மற்றும் பல வகுப்பு, லேபிளிங் நிகழ்வுகளுக்கு நீட்டிக்கப்படலாம், இது ஒரு ஒற்றை யோசனை. நேர்மறை தொகுப்பு என்பது உண்மையான லேபிள் நேர்மறையாக இருக்கும் உருப்படிகளின் தொகுப்பாக வரையறுக்கப்படுகிறது. 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் உள்ள ஒவ்வொரு உருப்படிக்கும் ஒரு மென்மையான லேபிளையும் வரையறுத்தோம், மேலும் சரியான தொழிலாளர்களின் குழுவிலிருந்து தோராயமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஒரு உறுப்பினரால் நேர்மறையாக முத்திரை குத்தப்படுவதற்கான அடிப்படை நிகழ்தகவு என்று வரையறுக்கிறோம். இந்த முதல் வழக்கில், ஒவ்வொரு தொழிலாளியும் சரியானவர் என்று நாங்கள் கருதுகிறோம், அவர்கள் அனைவரும் நம்பகமானவர்கள் என்று அர்த்தம், ஆனால் சரியானவர் என்றால் இந்த தொழிலாளி அதே பதிலை அல்லது சரியான பதிலைக் கொடுப்பார் என்று அர்த்தமல்ல. இதன் பொருள் என்னவென்றால், அவர்கள் தங்கள் மனதில் உள்ள சிறந்த பதிலைக் கண்டுபிடிக்க தங்களால் முடிந்தவரை முயற்சிப்பார்கள், மேலும் எல்லோரும் சரியான தொழிலாளி என்று வைத்துக்கொள்வோம், தோராயமாக அவர்களில் ஒருவரைத் தேர்ந்தெடுத்தோம், மேலும் நிகழ்தகவுடன், இது நேர்மறை என்று நம்பும் ஒரு பையனைப் பெறப் போகிறோம். அப்படித்தான் நாம் விளக்குகிறோம். எனவே ஒரு லேபிள் பெர்னௌலி () இலிருந்து எடுக்கப்பட்டதாக நாம் கருதுகிறோம், மேலும் இது உண்மையான லேபிளுடன் ஒத்துப்போக வேண்டும், அதாவது இந்த உருப்படி உண்மையான நேர்மறை லேபிளுடன் நேர்மறையாக இருந்தால் மட்டுமே அது 0.5 க்கு அதிகமாகவோ அல்லது சமமாகவோ இருக்கும். எனவே நேர்மறை உருப்படிகளின் தொகுப்பான எச் * ஐக் கற்றுக்கொள்வதே எங்கள் குறிக்கோள். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், சேகரிக்கப்பட்ட லேபிள்களை அதிகப்படுத்துவதன் அடிப்படையில் ஒரு ஊகிக்கப்பட்ட நேர்மறை தொகுப்பு H ஐ உருவாக்க விரும்புகிறோம்ஃ இதை பின்வருமாறு எழுதலாம்ஃ படி 1: பேய்சியன் முடிவு செயல்முறை பேய்சியன் கட்டமைப்பைக் காண்பிப்பதற்கு முன்பு, காகிதம் ஒரு எடுத்துக்காட்டைப் பயன்படுத்தி அதிர்வெண் அணுகுமுறைக்கு பதிலாக பேய்சியனை ஏன் தேர்வு செய்கிறோம் என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது, அதாவது மென்மையான லேபிளில் முன் விநியோகத்தின் சில பின்புறத்தை நாம் முன்மொழியலாம். ஒவ்வொன்றும் முன்பு அறியப்பட்ட பீட்டாவிலிருந்து பெறப்பட்டதாக நாம் கருதுகிறோம்ஃ மேலும் மேட்ரிக்ஸ்ஃ எனவே பீட்டாவின் பெர்னௌலி இணைப்பை நாம் அறிவோம், எனவே உருப்படி i க்கான ஒரு புதிய லேபிளைப் பெற்றவுடன், பின்புற விநியோகத்தை புதுப்பிக்கப் போகிறோம், பீட்டா விநியோகம் பின்வருமாறுஃ லேபிளைப் பொறுத்து நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை. இங்கே உயர் மட்டத்தில் முழு செயல்முறையும் உள்ளது, எங்களிடம் டி நிலை உள்ளது. தற்போதைய கட்டத்தில் நாம் மேட்ரிக்ஸ் எஸ் ஐப் பார்க்கிறோம், இது அனைத்திற்கும் பின்புற விநியோகத் தகவலை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது. லேபிள் நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை என்ன என்பதைப் பொறுத்து, ஒரு லேபிளைப் பெறுவதற்கு ஒரு மேட்ரிக்ஸைச் சேர்க்கிறோம்ஃ எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக, இது முழு கட்டமைப்பாகும். படி 2: நேர்மறை தொகுப்பு பற்றிய அனுமானம் டி லேபிள்கள் சேகரிக்கப்படும் போது, செயின்ட் லேபிள்கள் வழங்கிய பின்புற விநியோகத்தின் அடிப்படையில் நேர்மறை தொகுப்பு Ht பற்றி ஒரு அனுமானத்தை நாம் செய்யலாம். உகந்த தீர்வு என்ன என்பதை அறிந்த பிறகு, உகந்த மதிப்பு என்ன என்பதை காகிதம் காட்டுகிறது. உகந்த செயல்பாட்டில் செருகவும், இந்த செயல்பாடு ஒரு ஒற்றை செயல்பாடாகும், இது நேர்மறையாகவும் எதிர்மறையாகவும் இருப்பதற்கான நிபந்தனை நிகழ்தகவுக்கு இடையில் பெரிய ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது. உருப்படி i க்கு மேலும் ஒரு லேபிளைப் பெற்றவுடன், இந்த மதிப்பிற்கு இடையே ஒரு வித்தியாசத்தை எடுத்துக்கொள்கிறோம், ஒரு புதிய லேபிளைப் பெறுவதற்கு முன்னும் பின்னும், இந்த நிபந்தனை நிகழ்தகவு உண்மையில் பின்வருமாறு எளிமைப்படுத்தப்படுவதைக் காணலாம்ஃ நேர்மறை உருப்படி நேர்மறையாக இருப்பது பீட்டா பின்புறத்தை மட்டுமே சார்ந்துள்ளது, எனவே, பீட்டா விநியோக செயல்பாட்டின் அளவுருவின் செயல்பாடு மட்டுமே a மற்றும் b ஆக இருந்தால், இந்த குறிப்பிட்ட உருப்படிக்கு மேலும் ஒரு லேபிளாக, பின்புற செயல்பாட்டை இரட்டிப்பாக மாற்றுகிறோம், எனவே 1 ஐத் தவிர இந்த உருப்படிகள் அனைத்தையும் ரத்து செய்யலாம், எனவே இது முழு துல்லியத்திற்கான மாற்றமாகும், மேலும் இது கட்டம் வாரியான வெகுமதியாக வரையறுக்கப்படுகிறதுஃ மேலும் ஒரு மாதிரியால் அனுமான துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும். நிச்சயமாக இந்த லேபிளுக்கு இரண்டு நேர்மறை மதிப்பு உள்ளது, நாம் நேர்மறை லேபிள் அல்லது எதிர்மறை லேபிளைப் பெற்றோம், இந்த இரண்டிற்கும் சராசரியாக எடுத்துக் கொள்ளுங்கள், எதிர்பார்த்த வெகுமதியைப் பெறுங்கள். அறிவு சாய்வைப் பயன்படுத்தி எதிர்பார்க்கப்படும் வெகுமதி அதிகபட்சமாக இருக்கும் வகையில் லேபிளாக இருக்க உருப்படியைத் தேர்வு செய்கிறோம்ஃ அவை பல உருப்படிகள், உறவுகளை எவ்வாறு உடைப்பது என்பதை எங்களுக்குத் தெரியப்படுத்துங்கள். நாம் சமநிலையை தீர்மானகரமாக உடைத்தால், அதாவது மிகச்சிறிய குறியீட்டைத் தேர்வு செய்கிறோம். நமக்கு ஒரு சிக்கல் இருக்கப் போகிறது, ஏனெனில் இது சீரானதாக இல்லை, அதாவது நேர்மறை நிலை உண்மையான நேர்மறை நிலைக்கு ஒன்றிணைக்காது. எனவே நாம் சீரற்ற முறையில் உறவுகளை உடைக்க முயற்சி செய்யலாம், அது வேலை செய்கிறது, இருப்பினும், செயல்திறன் கிட்டத்தட்ட சீரான மாதிரி போன்றது, சிறந்த வெகுமதி என்பதைக் காண்போம். எழுத்தாளரின் கொள்கை மிகவும் பேராசையானது, ஒரு முறை வெகுமதிக்கு ஒரு கட்டத்தில் சராசரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்குப் பதிலாக, நாம் உண்மையில் பெரிய ஒன்றைக் கணக்கிடலாம், இரண்டு கட்ட சாத்தியமான வெகுமதியின் அதிகபட்சம், எனவே நம்பிக்கையான அறிவு சாய்வுஃ மேலும் நம்பிக்கையான அறிவு சாய்வின் கீழ் நமக்குத் தெரியும், இறுதி அனுமான துல்லியம் 100% உடன் இணைகிறது. மேலே உள்ள ஒவ்வொரு தொழிலாளியும் சரியானவர் என்பதை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இருப்பினும், நடைமுறையில், தொழிலாளர்கள் எப்போதும் பொறுப்பேற்க மாட்டார்கள். எனவே அபூரண தொழிலாளர்களில், கே உருப்படிகளை நாம் கருதுகிறோம். ஒரு சரியான தொழிலாளியால் உருப்படி நேர்மறையாக முத்திரை குத்தப்படுவதற்கான நிகழ்தகவு. எம் தொழிலாளர்கள், ஒரு சரியான தொழிலாளியின் அதே லேபிளைக் கொடுக்கும் தொழிலாளியின் நிகழ்தகவு. தொழிலாளரிடமிருந்து உருப்படிக்கு லேபிளின் விநியோகம் மற்றும் செயல் இடம் என்னவென்றால், லேபிள் மேட்ரிக்ஸ்ஃ கணக்கிடுவது கடினம், எனவே குறிப்புகளின் மாறுபட்ட பேய்சியன் முறைகளைப் பயன்படுத்தலாம் கணித உகப்பாக்கம் மார்கோவ் செயல்முறைகள்