probabilistic programming

Üdvözlöm, Ön a probabilistic programming szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a probabilistic programming szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a probabilistic programming szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a probabilistic programming szóról tudni kell, itt található. A probabilistic programming szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Aprobabilistic programming és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Angol

Főnév

probabilistic programming (tsz. probabilistic programmings)

  1. (informatika, mesterséges intelligencia) Probabilistic Programming (valószínűségi programozás) egy programozási paradigma, amely a valószínűségi modellek és statisztikai következtetés (inference) fogalmait beépíti a programozási nyelvekbe. Ez lehetővé teszi, hogy a programok bizonytalan, zajos, hiányos vagy részleges információval dolgozzanak, és valószínűségi modellek segítségével következtessenek a rejtett változók értékére.


🧠 Motiváció: miért kell valószínűségi programozás?

Sok valós probléma nem determinisztikus:

  • A szenzoradatok zajosak
  • Az emberi viselkedés nem teljesen kiszámítható
  • Diagnosztikai rendszerekben nincsenek teljes információk

A klasszikus programozásban ezeket nehéz kezelni. A probabilistic programming viszont lehetővé teszi, hogy a program:

  • modellt alkosson a bizonytalanságról, és
  • következtetéseket vonjon le a megfigyelésekből.


🏗️ Alapötlet

A probabilistic program három részből áll:

  1. Modell: definiálja a véletlen változókat és azok kapcsolatait.
  2. Megfigyelések: konkrét ismert értékek, amiket látunk (pl. y = 5).
  3. Következtetés (inference): számítsuk ki a rejtett változók valószínűségi eloszlását.


📋 Egyszerű példa (kód)

Például: milyen valószínűséggel esik az eső, ha az utcán emberek esernyővel járnak? 

# Pyro (Python könyvtár) példája
import pyro
import pyro.distributions as dist

def model():
    rain = pyro.sample("rain", dist.Bernoulli(0.3))  # 30% esély esőre
    umbrella = pyro.sample("umbrella", dist.Bernoulli(0.9 if rain == 1 else 0.2))
    return umbrella

Ha megfigyeled, hogy valaki esernyőt használ, akkor a rendszer újraértékeli a rain valószínűségét → ez a Bayes-i következtetés.


📦 Népszerű könyvtárak / nyelvek

Név Nyelv Megjegyzés
Pyro Python Deep probabilistic modeling (Pytorch alapú)
Stan saját DSL Bayesian statisztika, nagy pontosságú
Edward2 / TensorFlow Probability Python TensorFlow integráció
PyMC Python Könnyen használható, MCMC alapú
Infer.NET .NET / F# Microsoft fejlesztés
WebPPL JavaScript Oktatásra szánt, webbarát


🎯 Tipikus felhasználási területek

  • Bayes-i hálók
  • Orvosi diagnózis (rejtett állapotok következtetése)
  • Ajánlórendszerek (valószínűségi preferenciák)
  • Képfeldolgozás (zajos adatok alapján rekonstrukció)
  • Nyelvfeldolgozás (pl. szóértelmezés, POS tagging)
  • Robotika / szenzorfúzió (nem biztos adatforrásokból döntés)


🔍 Következtetési algoritmusok

A következtetés azt jelenti: “ha ezt látom, mi a legvalószínűbb oka?”

Fő módszerek:

  • Sampling (mintavételezés): pl. Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Importance Sampling
  • Variational Inference: közelítő eloszlás illesztése
  • Expectation Propagation: iteratív közelítés


🎓 Elméleti háttér: Bayes-tétel

Ahol:

  • H = hipotézis (pl. esik az eső)
  • D = adat / megfigyelés (pl. valaki esernyővel van)
  • P(H) = prior valószínűség
  • P(D | H) = esélye a megfigyelésnek a hipotézis függvényében
  • P(H | D) = utólagos (posterior) valószínűség → amit keresünk


🧮 Konkrét probléma típusok

Típus Példa
Rejtett változós modellek Pl. rejtett Markov-modell (HMM)
Causal inference Okozat-ok feltérképezése
Bayesian regression / classification Nem pontérték, hanem eloszlás
Program synthesis Program generálása bizonytalanság alatt
Inverse problems Rejtett input előállítása kimenetből


⚖️ Előnyök és hátrányok

✅ Előnyök:

  • Természetes kezelés a bizonytalanságra
  • Erőteljes, ha kevés adat van
  • Komplex modellek is deklaratívan leírhatók

❌ Hátrányok:

  • Lassabb lehet, mint klasszikus ML
  • Következtetés számításigényes
  • A modellek néha nehezen értelmezhetők nem szakértők számára


✅ Összefoglalás

A probabilistic programming lehetővé teszi, hogy a programok ne csak döntéseket hozzanak, hanem azt is kifejezzék, milyen mértékben biztosak ezekben a döntésekben. Ezzel közelebb állnak az emberi gondolkodáshoz, ahol bizonytalanság mindig jelen van. A paradigma különösen hasznos AI, diagnosztika, robotika, statisztikai modellezés és nyelvfeldolgozás terén.


További információk

Enciclo
Wikious
Sapientia
Scientia
Boobota
Anandapedia
Sagapedia
Wikithot