Применение вероятностных подходов путем улучшения алгоритмов прогнозирования с помощью методов моделирования
Как ученый, играющий в карты, навсегда изменил игру статистики
В неспокойном 1945 году, когда мир был охвачен последними муками Второй мировой войны, игра в пасьянс незаметно пробудила прогресс в области вычислений. Заметьте, это была не обычная игра, а та, которая привела к рождению метода Монте-Карло (1). Игрок? Никто иной, как ученый Станислав Улам, который также был глубоко поглощен Манхэттенским проектом (2). Улам, выздоравливая от болезни, оказался поглощенным пасьянсом. Сложные вероятности игры заинтриговали его, и он понял, что повторное моделирование игры может обеспечить хорошее приближение этих вероятностей (3). Это был момент лампочки, сродни ньютоновскому яблоку, но с игральными картами вместо фруктов. Затем Улам обсудил эти идеи со своим коллегой Джоном фон Нейманом, и вместе они формализовали метод Монте-Карло, названный в честь знаменитого казино Монте-Карло в Монако (изображенного на знаменитой картине Эдварда Мунка, показанной выше), где ставки высоки, а правит случай. — как и сам метод.
Перенесемся в наши дни, и метод Монте-Карло стал козырем в мире машинного обучения, включая приложения для обучения с подкреплением, байесовской фильтрации и оптимизации сложных моделей (4). Его надежность и универсальность обеспечили его неизменную актуальность спустя более семи десятилетий после его создания. От пасьянсов Улама до современных сложных приложений искусственного интеллекта метод Монте-Карло остается свидетельством силы моделирования и аппроксимации при работе со сложными системами.
Правильно разыграйте свои карты с помощью вероятностного моделирования
В запутанном мире науки о данных и машинного обучения симуляции Монте-Карло сродни хорошо рассчитанной ставке. Этот статистический метод позволяет нам делать стратегические ставки перед лицом неопределенности, придавая вероятностный смысл…
