Повседневный байесовский анализ
Я потягивал свой ванильный латте в «У Тима Хортона», вошла юная очаровательная светловолосая девушка.
Я посмотрел на нее, убедился, что она хорошенькая, и снова погрузился в свои мысли, потягивая свой тягучий латте. Я вдруг услышал голос «Вы не возражаете, если я сяду здесь» с сильным британским акцентом, и она села рядом со мной.
Стройная фигура с британским акцентом напомнила мне Эмму Уотсон. Под влиянием популярной Эммы Уотсон мой мозг сделал предположения о ней. Назовем эти предположения предварительными.
Ранее было то, что «она очень гуманитарный человек.
В этот момент моей жизни (кризис четверти жизни) я действительно с нетерпением ждал встречи с кем-то более добрым.
Я был сбит с толку, как узнать, насколько правдиво мое мнение о девушке.
Моя предыдущая раздача была примерно такой.
Рисунок 1: Я был полностью уверен (стандартное отклонение = 5), что у нее доброкачественное заболевание на 80%.
Мы начали разговор о том, над чем я работаю и так далее.
Она: я финансовый бухгалтер в НПО по борьбе с раком.
Это сделало мою Приору сильнее, ну она вроде более гуманитарная.
Что бы она ни говорила, это данные, которые помогут мне понять, действительно ли она доброжелательна.
Она: Тебе нравится твоя работа?
Я: Мне нравится машинное обучение. Мы заставляем компьютеры говорить. Разве это не круто?
Она громко рассмеялась.
Она: Отвали. Ты под кайфом? Чувак, компьютер не заставить говорить и чувствовать. Вот почему мы называем это «компьютерами», а не людьми.
Озадаченный ее невежеством, я оказался в странном положении. Я задавался вопросом, смогу ли я когда-нибудь заставить ее поверить, что я не был лживым ослом.
Я: Хотел бы я быть под кайфом. Да, мы все еще думаем, как это сделать.
Бла бла бла.
Я купил ванильный латте для нас обоих. Да, она была очаровательна.
Я: Вы должны гордиться тем, что работаете в неправительственной организации. Я всегда хотел работать в НПО.
Она: Бред. Меня волнует только то, сколько мне платят. У меня есть свои проблемы.
Возможно, она просто разочарована своей жизнью. Может быть кто знает.
Рисунок 2. Моя уверенность в том, что она хорошая девочка, уменьшилась. Я пришел к выводу, что она на 60 % доброкачественная, у меня были сомнения по поводу заключения (так что с.д. почти удвоилось). Есть все еще приличный шанс, что она более чем на 80 % доброкачественная.
Она продолжила: Кого волнует кучка людей, которые умрут через несколько месяцев?
Кажется, ей плевать на других.
Рисунок 3: Ее невежество в отношении страдающих людей снизило мою уверенность в ее доброй воле до 40%. То есть 60% она злокачественная.
Я: Что, по вашему мнению, должны делать люди, когда понимают, что скоро умрут?
Она: Кого это волнует. Я не собираюсь умирать в ближайшее время. Я буду думать о том, чтобы быть добрым к умирающим людям, когда буду там.
Рисунок 4: Теперь я был почти уверен, что она крутая девчонка. Я был твердо уверен (sd = 5), что она на 20 % доброкачественная. Это на 80% крутая девчонка.
Бла бла бла
Я: Мне нужно кое с кем встретиться. Хорошего дня
Она: Ура!!
Я оставил кофейню и девушку навсегда.
Давайте вспомним, что произошло в кофейне.
Предшествующее[вероятность (доброкачественная)]: предположение о девушке
Данные: разговор с ней раскрыл информацию о ней.
Пока мы разговаривали (собирали данные), мне стало более ясно, насколько доброкачественной она была.
Вероятность(Вероятность (данные/доброкачественные)): для каждой собранной информации мы измеряем распределение правдоподобия, какова вероятность того, что это будет сказано 100 % доброкачественным человеком и 99,99 % доброкачественные и так далее.
Апостериорная[вероятность (доброкачественная/данные)]: мои выводы, основанные на данных и предшествующих.
Здесь произошел байесовский анализ. Так работает наш мозг, мы проводим байесовский анализ каждый божий день.
После сбора данных мы повторно оцениваем наши вероятности.
P(доброкачественные/данные) равно
P(данные/доброкачественные) * P (доброкачественные)/ P(данные).
Короче говоря, теперь вы знаете, как проводить байесовский анализ.
