رمزگشایی متغیرهای پنهان: مقایسه رویکردهای بیزی، EM و VAE

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چگونه می توان جزئیات پنهان در داده های خود را هنگامی که همه چیز کاملاً واضح نیست کشف کرد؟ اجرای یک تست A/B را برای یک کمپین بازاریابی در نظر بگیرید – اعداد فروش ممکن است در دسترس باشند، اما تاثیر واقعی ممکن است پنهان بماند. این مقاله به بررسی سه روش برای پرداختن به چنین چالش‌هایی می‌پردازد: انتظار-بیشینه‌سازی (EM)، تخمین بیزی، و رمزگذارهای خودکار متغیر (VAEs)، که هر کدام بینش‌های منحصربه‌فردی را در مورد تحلیل متغیرهای پنهان ارائه می‌دهند.

را الگوریتم EM با حدس زدن مکرر و اصلاح جزئیات پنهان به اطلاعات از دست رفته می پردازد. در تست A/B، هم برای درمان‌های ماسک‌دار و هم برای درمان‌های کاملاً مشاهده شده مؤثر است و شکاف‌های داده‌های ناقص را پر می‌کند. تخمین بیزی شامل یک چارچوب احتمالی است که دانش قبلی را با داده‌های مشاهده‌شده ترکیب می‌کند تا نه تنها نتایج بلکه سطوح اطمینان را نیز آشکار کند، و آن را برای مقایسه عملکرد و احتمالات گروه ایده‌آل می‌کند.

VAE، یک روش برجسته در هوش مصنوعی، به طور گسترده ای برای بازآفرینی تصاویر و تولید داده شناخته شده است. با این حال، آنها با کشف الگوهای پنهان، ایجاد یک “فضای نهفته” و شبیه سازی سناریوهای “چه می شد اگر” از این برنامه ها فراتر می روند. برخلاف روش‌های EM یا بیزی، VAEها احتمالات جدیدی را ایجاد می‌کنند که آنها را به ویژه برای تجزیه و تحلیل اکتشافی مؤثر می‌سازد.

این مقاله نحوه اتصال VAE ها به روش های سنتی مانند EM و تخمین بیزی را بررسی می کند. وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی