كارلو

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

تُعد طرق مونت كارلو تقنيات أساسية في الذكاء الاصطناعي والإحصاء لتقريب المشكلات الرياضية المعقدة التي يصعب حلها تحليلياً. ومن خلال توليد آلاف أو ملايين العينات العشوائية…

Summary

يشير إلى طرق مونت كارلو، وهي فئة من الخوارزميات الحسابية التي تعتمد على أخذ العينات العشوائية المتكررة للحصول على نتائج رقمية.

Key Concepts

  • أخذ العينات العشوائية
  • التقريب الإحصائي
  • المحاكاة
  • تقدير الاحتمالات

Use Cases

  • تقدير قيمة حالة معينة في التعلم التعزيزي عبر المحاكاة.
  • إجراء الاستدلال البايزي للخلفي باستخدام سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC).
  • حساب التكاملات في فضاءات عالية الأبعاد للنماذج الاحتمالية.

Code Example

1
2
3
4
5
6

import numpy as np
# Monte Carlo estimation of Pi
def estimate_pi(samples):
    points = np.random.uniform(-1, 1, size=(samples, 2))
    inside = np.sum(points[:, 0]**2 + points[:, 1]**2 <= 1)
    return 4 * inside / samples

Related