Carlo

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

Os métodos de Monte Carlo são técnicas essenciais em IA e estatística para aproximar problemas matemáticos complexos difíceis de resolver analiticamente. Ao gerar milhares ou milhões de amostras aleatórias…

Summary

Refere-se aos métodos de Monte Carlo, uma classe de algoritmos computacionais que dependem de amostragem aleatória repetida para obter resultados numéricos.

Key Concepts

  • Amostragem Aleatória
  • Aproximação Estatística
  • Simulação
  • Estimativa de Probabilidade

Use Cases

  • Estimar o valor de um estado no aprendizado por reforço por meio de simulação.
  • Realizar inferência posterior bayesiana usando Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC).
  • Calcular integrais em espaços de alta dimensão para modelos probabilísticos.

Code Example

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

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