Carlo

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

Metodele Monte Carlo sunt tehnici esențiale în IA și statistică pentru aproximarea problemelor matematice complexe, dificil de rezolvat analitic. Prin generarea a mii sau milioane de eșantioane aleatorii, acestea permit estimarea precisă a parametrilor și a distribuțiilor de probabilitate.

Summary

Se referă la metodele Monte Carlo, o clasă de algoritmi computaționali care se bazează pe eșantionare aleatorie repetată pentru a obține rezultate numerice.

Key Concepts

  • Eșantionare Aleatorie
  • Aproximare Statistică
  • Simulare
  • Estimarea Probabilității

Use Cases

  • Estimarea valorii unei stări în învățarea prin întărire (reinforcement learning) prin simulare.
  • Efectuarea inferenței posterioare bayesiene folosind Lanțul Monte Carlo (MCMC).
  • Calcularea integralelor în spații de dimensiuni mari pentru modele probabilistice.

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