https://github.com/dotnet/infer
https://learn.microsoft.com/ru-ru/dotnet/machine-learning/how-to-guides/matchup-app-infer-net
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/trueskill-ranking-system/
Это руководство содержит сведения о вероятностном программировании с использованием Infer.NET. Вероятностное программирование — это метод машинного обучения, который позволяет выражать пользовательские модели в виде компьютерных программ. Он позволяет включить в модель знания о предметной области и делает систему машинного обучения более логичной и понятной. Также он поддерживает оперативный вывод, то есть обучение по мере поступления новых данных. Infer.NET используется в нескольких продуктах корпорации Майкрософт, например Azure, Xbox и Bing.
Infer.NET — это мощный открытый фреймворк, разработанный Microsoft, для выполнения байесовского вывода в графических моделях. Он предназначен для того, чтобы позволить разработчикам и исследователям создавать сложные статистические модели и проводить вывод на основе наблюдаемых данных. Давайте подробнее рассмотрим его особенности, применения и основные принципы.
Основные особенности Infer.NET
Вероятностное программирование:
Infer.NET позволяет пользователям задавать модели вероятностным образом, что упрощает внедрение неопределенности и изменчивости в вычисления. Модели могут описываться с использованием как традиционных конструкций программирования, так и вероятностной логики.
Вариационный вывод:
Фреймворк в основном использует методы вариационного вывода. Этот подход аппроксимирует сложные распределения более простыми, что облегчает выполнение вывода даже в моделях большого масштаба.
Гибкое моделирование:
Пользователи могут представлять широкий спектр статистических моделей, от простых, таких как линейная регрессия, до более сложных моделей, таких как скрытые марковские модели или нейронные сети. Эта гибкость делает его подходящим для различных приложений в разных областях.
Интеграция с .NET:
Будучи частью экосистемы .NET, Infer.NET может легко интегрироваться с другими языками .NET, такими как C# и F#, позволяя разработчикам использовать существующие библиотеки и инструменты.
Поддержка различных типов данных:
Infer.NET может обрабатывать различные типы данных, включая непрерывные, дискретные и структурированные данные, что делает его универсальным инструментом для различных задач анализа данных.
-------------------------------------------------------------------------------
Программа, которую вы привели, использует Infer.NET — библиотеку для вероятностного программирования, разработанную Microsoft. Давайте разберёмся, что именно делает этот код и какие результаты он выводит.
Описание кода
Импорт необходимых пространств имён:
Код начинается с импортирования пространств имён из библиотеки Microsoft.ML.Probabilistic, которые необходимы для работы с вероятностными моделями и распределениями.
Определение данных:
var winnerData = new[] { 0, 0, 0, 1, 3, 4 };
var loserData = new[] { 1, 3, 4, 2, 1, 2 };
Здесь задаются массивы, представляющие множество игр. winnerData содержит номера игроков, которые одержали победу, а loserData — игроков, которые проиграли.
Определение вероятностной модели:
var game = new Range(winnerData.Length);
var player = new Range(winnerData.Concat(loserData).Max() + 1);
var playerSkills = Variable.Array<double>(player);
playerSkills[player] = Variable.GaussianFromMeanAndVariance(6, 9).ForEach(player);
Определяются диапазоны для игр и игроков. Используя Variable.GaussianFromMeanAndVariance, создаются переменные, представляющие навыки игроков, которые изначально имеют нормальное распределение с параметрами (среднее — 6, дисперсия — 9).
Вычисляются производительности победителей и проигравших, и вводится ограничение, что производительность победителя должна быть выше, чем у проигравшего.
Запускается инференция, которая оценивает навыки игроков на основе наблюдаемых данных.
Навыки игроков сортируются по убыванию и выводятся в консоль.
Чего мы пытаемся добиться
С помощью этой программы мы пытаемся оценить навыки игроков на основе результатов матчей, используя вероятностное программирование. Процесс включает в себя:
Определение вероятностной модели (статистической модели игры).
Ввод данных о победителях и проигравших.
Проведение инференции для оценки навыков каждого игрока.
Результаты
На выходе мы получаем список игроков с их оценёнными навыками в формате нормального распределения (среднее и дисперсия). Например:
Эти данные показывают, что игрок 0 имеет самый высокий навык, а игрок 2 — самый низкий. Значения представляют собой нормальные распределения, где первое число — это среднее значение навыка, а второе — его дисперсия.
Таким образом, код успешно моделирует систему ранжирования игроков, позволяя оценить их навыки на основе предварительных данных о результатах матчей.
Вы абсолютно правы, вероятностные модели, подобные той, которую вы описали, действительно могут использоваться для оценки силы различных участников (игроков, команд и т.д.) на основании их прошедших результатов. Давайте подробнее рассмотрим, как они работают, их современность и перспективность.
Как работают вероятностные модели
Оценка навыков: Модели, такие как та, что вы упомянули, используют методы статистического анализа для оценки "навыков" игроков. Эти навыки могут быть представлены в виде распределений, что позволяет учитывать неопределенность и изменчивость результатов.
Историю матчей: На основе прошлых матчей (побед, поражений, ничьих) модели могут обновлять оценки навыков игроков. Например, если один игрок постоянно побеждает, его "оценка навыка" будет расти, в то время как она может падать у игрока, который часто проигрывает.
Предсказание результатов: После того как модели обучаются на историях игр, они могут использоваться для предсказания исходов будущих матчей. Это позволяет учитывать не только статистику команд, но и текущую форму игроков.
Современность и использование моделей
Широкое распространение: Вероятностные модели, включая байесовские методы, стали популярными в последние десятилетия. Они используются в различных областях, таких как спорт, финансовые рынки, медицина и др.
Совершенствование технологий: С развитием вычислительных мощностей и получением больших данных, методы машинного обучения и вероятностные модели эволюционировали, позволяя более точно предсказывать результаты и выявлять закономерности.
Применение в спортивной аналитике: В спорте используются различные модели, включая модели ранжирования (например, Elo рейтинг), которые также помогают оценивать силу команд и игроков.
Перспективы
Адаптивность: Вероятностные модели могут адаптироваться к изменениям в форме игроков или команд, что делает их очень подходящими для динамичных областей, таких как спорт.
Учет неопределенности: Они позволяют учитывать неопределенности, что может быть критически важным в ситуациях, где исход событий зависит от множества факторов.
Развитие теории: Существует много исследований, направленных на улучшение данных моделей. Интеграция различных источников данных (например, данные о состоянии здоровья игроков, условия игры) может значительно повысить точность предсказаний.
Заключение
Вероятностные модели действительно представляют собой интересное и перспективное направление, которое стоит развивать и исследовать. Если вы интересуетесь спортивной аналитикой, статистикой или машинным обучением, изучение вероятностных методов будет весьма полезным. Эти подходы могут улучшить понимание динамики соревнований и способствовать принятию более обоснованных решений, как для команд, так и для беттеров.
Infer.NET — это действительно разработка компании Microsoft. Он был создан в рамках Microsoft Research и представляет собой библиотеку для probabilistic programming (вероятностного программирования). Infer.NET позволяет исследователям и разработчикам строить сложные вероятностные модели и использовать их для обработки данных, анализа и предсказаний.
Использование Infer.NET в Microsoft
Применение в исследовательских проектах: Microsoft активно использует Infer.NET в различных исследовательских инициативах, связанных с обработкой данных и машинным обучением. Библиотека позволяет разрабатывать модели, которые могут адаптироваться и обучаться на основе новых данных.
Интеграция в продукты: Хотя не всегда очевидно, Infer.NET может быть использован в некоторых продуктах Microsoft для решения определенных задач, связанных с анализом данных и искусственным интеллектом.
Открытый исходный код: Microsoft сделал Infer.NET доступным как проект с открытым исходным кодом, что позволяет другим разработчикам использовать и совершенствовать его.
В целом, Infer.NET является важным инструментом в арсенале Microsoft, особенно для задач, связанных с вероятностным моделированием и статистическим анализом.
Infer.NET и ML.NET — это отдельные проекты, но они могут перекликаться и использоваться в различных контекстах в рамках данных и машинного обучения.
Основные отличия:
Цель и назначение:
Infer.NET: Это библиотека для вероятностного программирования. Она специально разработана для построения и использования сложных вероятностных моделей, где вы можете явно задавать вероятностные зависимости между переменными.
ML.NET: Это библиотека для машинного обучения, которая предоставляет инструменты для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в .NET приложениях. Она предназначена для более общего спектра задач, связанных с классификацией, регрессией, кластеризацией и другим.
Подход к моделированию:
Infer.NET фокусируется на статистическом подходе и возможности предсказания в условиях неопределенности, используя графические модели.
ML.NET предлагает более традиционные алгоритмы машинного обучения и упрощает процесс работы с большими данными и создание рабочих потоков для реализации решений.
Взаимодействие:
Хотя они существуют отдельно, их можно использовать в комбинации:
Вы можете использовать Infer.NET для построения вероятностной модели и интегрировать ее с другими компонентами ML.NET для улучшения общей структуры приложения, если это необходимо.
В некоторых случаях может быть полезно комбинировать подходы из обеих библиотек для решения сложных задач.
В целом, вы можете рассматривать их как взаимозаменяемые инструменты для различных целей в области анализа данных и машинного обучения, но каждая из них служит своей специфической цели.
Использование Infer.NET на финансовых рынках для создания агентов с разными стратегиями — это интересный подход, который можно организовать с использованием принципов вероятностного программирования и машинного обучения. Давайте подробнее рассмотрим, как это можно реализовать.
Подход к созданию агентов
Определение агентов:
Каждый агент может представлять собой отдельную стратегию торговли на финансовых рынках. Эти стратегии могут быть основаны на различных методах анализа, таких как технический анализ, фундаментальный анализ, алгоритмическая торговля и др.
Моделирование стратегий:
Каждая стратегия можно смоделировать с помощью Infer.NET, где входными данными будут исторические данные о рынке (цены, объемы, новости и т. д.).
Вы можете задать вероятностные распределения для различных параметров каждой стратегии и оценить их эффективность.
Оценка результатов:
После запуска торговли каждым агентом за определенный период времени, необходимо собирать результаты и оценивать их. Это может быть сделано через метрики, такие как прибыль, риск (например, значение VAR), коэффициент Шарпа и другие финансовые показатели.
Стратегия следования за Чемпионом
Идентификация Лидера:
Каждые определенные промежутки времени (например, ежедневно или еженедельно) вы можете анализировать результаты каждого агента.
Агент с наилучшими показателями становится вашим "Чемпионом".
Переход к новому Чемпиону:
Если ваш текущий Чемпион начинает показывать убытки или его результаты ухудшаются, логика заключается в том, чтобы переключиться на нового Чемпиона.
Это может быть реализовано через условные проверки, которые автоматически определяют, когда стоит перейти на новую стратегию.
Внедрение и тестирование
Обучение моделей:
Используйте Infer.NET для обучения вероятностных моделей на основе исторических данных. Модели могут адаптироваться по мере поступления новых данных.
Это позволит вам быстро реагировать на изменения на финансовом рынке.
Тестирование на исторических данных:
Перед реализацией стратегий в реальных условиях важно провести тестирование на исторических данных (backtesting). Это поможет оценить, как ваши стратегии работали бы в прошлом.
Мониторинг и настройка:
Постоянно следите за производительностью ваших агентов, анализируйте их результаты и при необходимости вносите коррективы.
Можете применять механизмы автоматического обучения для адаптации стратегий на основе текущих рыночных условий.
Преимущества и недостатки
Преимущества:
Возможность комбинирования различных стратегий.
Гибкость в адаптации к рыночным условиям.
Применение серьезного статистического подхода для оценки рисков и доходности.
Недостатки:
Сложность в настройке и поддержке системы.
Рынок может меняться, и стратегии, которые работали ранее, могут не сработать в будущем (проблема переобучения).
Необходимость постоянного мониторинга и анализа.
Заключение
Использование Infer.NET для создания агентов с различными торговыми стратегиями на финансовых рынках может быть мощным инструментом. Следование стратегии Чемпиона позволяет адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и минимизировать потери. Тем не менее, такие алгоритмические подходы требуют тщательной настройки и постоянного контроля. Удачи в разработке и внедрении вашего проекта!
Да, вы правы! Модели обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) действительно используют вероятностные методы, но их подходы и цели несколько отличаются от моделирования в Infer.NET, который основан на вероятностном программировании. Давайте подробнее разберем различия и сходства между этими двумя подходами.
Сходства
Вероятностные модели:
И то, и другое может включать случайные элементы и неопределенность. В обоих подходах используются вероятностные методы для прогнозирования и принятия решений.
Например, в RL используется концепция "состоянях" и "действиях", где действия могут иметь стохастические последствия (например, переход в новое состояние).
Обучение на основе данных:
Оба подхода могут адаптироваться к новым данным и изменяющимся условиям, позволяя моделям улучшаться по мере получения новых наблюдений.
Различия
Цель:
Infer.NET фокусируется на оценке распределений вероятностей и делании выводов на основе наблюдаемых данных. Основное внимание уделяется моделированию и извлечению информации из вероятностных представлений.
В рамках Reinforcement Learning цель заключается в максимизации накопленной награды через взаимодействие с окружающей средой, используя стратегию принятия решений.
Структура:
В RL модели обычно предполагают наличие агента, который взаимодействует с окружающей средой и получает отзывы (награды) в ответ на свои действия. Эти отзывы направляют обучение, и агент учится через пробу и ошибку.
В отличие от этого, Infer.NET создает вероятностные модели, которые могут быть определены заранее и не предполагают активного взаимодействия с динамическими условиями среды.
Обучение:
В RL применяются алгоритмы, такие как Q-обучение или методы на основе градиента, что позволяет агента обучаться через взаимодействие и награды.
Infer.NET в первую очередь сосредоточен на вероятностном выводе, который может использоваться для решающих задач, но не включает концепцию обучения через взаимодействие с окружающей средой.
Заключение
В то время как вероятностные методы лежат в основе обоих подходов, они служат разным целям и имеют разные методы работы. Использование RL может быть особенно полезным в ситуациях, требующих адаптивного взаимодействия с динамической средой, как в торговле, тогда как Infer.NET может быть полезен для построения более статичных вероятностных моделей и извлечения информации из сложных данных.
Да, вариационное исчисление действительно связано с методами вариационного вывода в Infer.NET, хотя и в несколько иных контекстах. Давайте разберемся с основными аспектами этого взаимодействия.
Вариационное исчисление
Вариационное исчисление — это область математики, которая изучает способы нахождения функции, делающей определённый функционал экстремальным (максимумом или минимумом). Оно волновало умы учёных с XVIII века и применялось в различных областях, включая физику, экономику и инженерию.
Вариационный вывод в Infer.NET
Infer.NET — это библиотека для построения вероятностных моделей и выполнения вывода, основанная на принципах вероятностного программирования. Внутри нее используется ряд методов, включая вариационный вывод. Этот метод позволяет производить приближённый вывод для сложных вероятностных моделей, которые трудно анализировать напрямую.
Связь между вариационным исчислением и вариационным выводом
Общая идея максимизации функционалов:
Вариационное исчисление ищет функции, которые максимизируют или минимизируют функционалы, тогда как вариационный вывод направлен на оптимизацию приближенных распределений, чтобы минимизировать расстояние (например, Кульбака-Лейблера) между истинным распределением и приближенным.
Методы оптимизации:
Оба подхода используют методы оптимизации для нахождения необходимых решений. Например, в вариационном выводе часто применяются градиентные методы, аналогично тому, как это делается в вариационном исчислении.
Приближения:
Вариационный вывод включает построение простого (или "вариационного") распределения, чтобы аппроксимировать сложные распределения, что отчасти аналогично поиску более простых функций, которые могут минимизировать функционалы в вариационном исчислении.
Вывод
Таким образом, можно сказать, что вариационное исчисление и вариационный вывод в Infer.NET имеют общие корни в математической оптимизации и стремлении найти "лучшие" решения для сложных задач. Они применяются в различных контекстах, но методы и идеи взаимно дополняют друг друга и обогащают обе области.
D:\VC24\ML\ML.Net\MlNet\InferNet01\InferNet01.csproj
// https://learn.microsoft.com/ru-ru/dotnet/machine-learning/how-to-guides/matchup-app-infer-net
// https://www.microsoft.com/en-us/research/project/trueskill-ranking-system/
// https://github.com/dotnet/infer
//
namespace InferNet01
{
using System;
using System.Linq;
using Microsoft.ML.Probabilistic;
using Microsoft.ML.Probabilistic.Distributions;
using Microsoft.ML.Probabilistic.Models;
using Range = Microsoft.ML.Probabilistic.Models.Range;
internal class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// The winner and loser in each of 6 samples games
var winnerData = new[] { 0, 0, 0, 1, 3, 4 };
var loserData = new[] { 1, 3, 4, 2, 1, 2 };
// Define the statistical model as a probabilistic program
var game = new Range(winnerData.Length);
var player = new Range(winnerData.Concat(loserData).Max() + 1);
var playerSkills = Variable.Array<double>(player);
playerSkills[player] = Variable.GaussianFromMeanAndVariance(6, 9).ForEach(player);
var winners = Variable.Array<int>(game);
var losers = Variable.Array<int>(game);
using (Variable.ForEach(game))
{
// The player performance is a noisy version of their skill
var winnerPerformance = Variable.GaussianFromMeanAndVariance(playerSkills[winners[game]], 1.0);
var loserPerformance = Variable.GaussianFromMeanAndVariance(playerSkills[losers[game]], 1.0);
// The winner performed better in this game
Variable.ConstrainTrue(winnerPerformance > loserPerformance);
}
// Attach the data to the model
winners.ObservedValue = winnerData;
losers.ObservedValue = loserData;
// Run inference
var inferenceEngine = new InferenceEngine();
var inferredSkills = inferenceEngine.Infer<Gaussian[]>(playerSkills);
// The inferred skills are uncertain, which is captured in their variance
var orderedPlayerSkills = inferredSkills
.Select((s, i) => new { Player = i, Skill = s })
.OrderByDescending(ps => ps.Skill.GetMean());
foreach (var playerSkill in orderedPlayerSkills)
{
Console.WriteLine($"Player {playerSkill.Player} skill: {playerSkill.Skill}");
}
}
}
}
Комментариев нет:
Отправить комментарий