Carlo

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

Monte Carlo-methoden zijn essentiële technieken in AI en statistiek voor het benaderen van complexe wiskundige problemen die analytisch moeilijk op te lossen zijn. Door duizenden of miljoenen willekeurige steekproeven te genereren, worden schattingen gemaakt.

Summary

Verwijst naar Monte Carlo-methoden, een klasse computationele algoritmen die vertrouwen op herhaalde willekeurige steekproeven om numerieke resultaten te verkrijgen.

Key Concepts

  • Willekeurige Steekproef
  • Statistische Benadering
  • Simulatie
  • Waarschijnlijkheidsschatting

Use Cases

  • Het schatten van de waarde van een staat in versterkingsleren via simulatie.
  • Het uitvoeren van Bayesiaanse posteriorinferentie met behulp van Markov Chain Monte Carlo (MCMC).
  • Het berekenen van integralen in hoogdimensionale ruimtes voor probabilistische modellen.

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