Carlo

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

Metody Monte Carla jsou klíčovou technikou v AI a statistice pro aproximaci složitých matematických problémů, které je obtížné řešit analyticky. Generováním tisíců nebo milionů náhodných vzorků umožňují odhadnout výsledky.

Summary

Odkazuje na Monte Carlo metody, třídu výpočetních algoritmů, které spoléhají na opakované náhodné vzorkování pro získání číselných výsledků.

Key Concepts

  • Náhodné vzorkování
  • Statistická aproximace
  • Simulace
  • Odhad pravděpodobnosti

Use Cases

  • Odhad hodnoty stavu v posilovacím učení prostřednictvím simulace.
  • Provádění bayesovské posteriorní inference pomocí Markov Chain Monte Carlo (MCMC).
  • Výpočet integrálů ve vysoce dimenzionálních prostorech pro pravděpodobnostní modely.

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