Carlo

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

Monte Carlo yöntemleri, analitik olarak çözülmesi zor karmaşık matematiksel problemleri yaklaştırmak için yapay zeka ve istatistikte temel tekniklerdir. Binlerce veya milyonlarca rastgele örnek oluşturarak çalışır.

Summary

Sayısal sonuçlar elde etmek için tekrarlanan rastgele örneklemeye dayanan bir hesaplama algoritması sınıfı olan Monte Carlo yöntemlerini ifade eder.

Key Concepts

  • Rastgele Örnekleme
  • İstatistiksel Yaklaşım
  • Simülasyon
  • Olasılık Tahmini

Use Cases

  • Simülasyon yoluyla pekiştirmeli öğrenmede bir durumun değerini tahmin etmek.
  • Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) kullanarak Bayesçi arka plan çıkarımı yapmak.
  • Olasılıksal modeller için yüksek boyutlu uzaylarda integral hesaplamak.

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