Tabla de contenido
1. "De cualquier manera que puedas entenderlo": la disputa de varios siglos entre las dos escuelas
2. Dos perspectivas para ver el mundo: la perspectiva de Dios y la perspectiva humana
2.1 ¿A qué se refiere la probabilidad?
2.2 ¿Cambiarán los parámetros detrás de los eventos aleatorios?
0. escribir delante
Todos sabemos que si los vehículos no tripulados quieren ser no tripulados, sus capacidades de percepción deben mejorarse mucho. La percepción, en términos sencillos, es la capacidad de "ver" el mundo. Por supuesto, no es necesario "ver" con una cámara visual, sino también "ver" con lidar, ondas ultrasónicas y varios sensores.
Pensando un poco más profundo, vemos que hay dos etapas de percepción. "Ver" y ver es sólo la primera etapa, seguido de "creer" y creer lo que ves es la segunda etapa. ¿Por qué? Debido a que la primera etapa definitivamente se verá afectada por el entorno externo y se mezclará con otra información (con ruido), por lo que la segunda etapa debe usar "lentes de colores". Filtre lo que ve y finalmente forme una conclusión. Algunas veces esta conclusión es cierta, y otras veces es incierta. Entre la certeza y la incertidumbre, hay muchos estados intermedios interesantes.
Por incertidumbre, en la cadena tecnológica de los vehículos no tripulados, se expresa por probabilidad. Por lo tanto, los vehículos no tripulados hacen un uso extensivo de las herramientas de probabilidad, especialmente la regla bayesiana (también llamada fórmula de probabilidad de Bayes). El famoso filtro Kalman KF , el filtro Kalman extendido EKF , el filtro Kalman sin perfume UKF e incluso el filtro de partículas PF están todos desarrollados en base a la regla bayesiana.
Dado que este concepto es tan importante, necesitamos dedicar más tiempo a comprenderlo a fondo.
Entonces, rebuscó en una gran cantidad de información, y para averiguar de qué está hablando la probabilidad, incluso ingresó "de qué está hablando la probabilidad" en el sitio web de búsqueda. Después de leer fragmentos de información, felicidades, te confundirás por completo.
Bueno, tómalo con calma. Volvamos a la fuente y comencemos con los conceptos básicos.
1. "De cualquier manera que puedas entenderlo": la disputa de varios siglos entre las dos escuelas
Si es bueno usando herramientas de búsqueda, puede saber fácilmente que la probabilidad proviene de las historias de apuestas.
https://zhuanlan.zhihu.com/p/142681968Si te interesa la mecánica cuántica y la relatividad, hay un artículo sobre probabilidad más abajo, que también es muy interesante.
La confusión de los maestros de física: ¿De dónde viene la probabilidad? -Profundidad-Intellectuals (zhishifenzi.com) 
http://zhishifenzi.com/ depth/view/7049?category= depth
Es muy emocionante de leer, pero aún no entiendes qué es la probabilidad o para qué se puede usar.
Si desea comprender los recuerdos de la teoría de la probabilidad, puede leer este artículo. El pasado y el presente de la teoría de la probabilidad y la estadística matemática https://www.jianshu.com/p/37158001f8df Este es un amable recordatorio de que no es necesario expandir el conocimiento por adelantado antes de cultivar suficiente interés en la probabilidad. Porque este conocimiento no te ayuda a entender el concepto de probabilidad. Además, creo que probablemente eres como yo, y como máximo ves "Bayesian" y comienzas a alejarte con el mouse rápidamente.
Entonces, empiezas a hurgar en Internet, y la mayor parte de la información en Internet es sobre fórmulas de probabilidad bayesianas. Como era de esperar, es solo cuestión de tiempo, e inevitablemente notará un punto de frecuentistas de información y bayesianos.
Bueno, seguro que te estás confundiendo más.
¿Qué y qué? Las dos escuelas entendieron un concepto básico como completamente diferente, y luego se atacaron entre sí, lo que todavía continúa hoy. Cuanto más conocimiento de probabilidad entre en contacto, más encontrará que en muchos niveles, los dos lados simplemente tienen palabras diferentes, y la mayoría de las conclusiones son sorprendentemente similares o completamente iguales.
Creo que, en cierto sentido, puedes sentirte aliviado. Porque no es que seas insensible al concepto, es que el concepto es flexible y se puede entender de diferentes maneras.
Lo que es aún más sorprendente es que cualquier interpretación es correcta, siempre que puedas justificarte.
O, para decirlo de esta manera, este concepto solo proporciona una forma de pensar y un marco, en cuanto a para qué lo usa, depende totalmente de la decisión del usuario. Para darte un ejemplo que te ayude a pensar, toma el chisme del I Ching con el que tanto tú como yo estamos familiarizados. El mismo conjunto de marcos y herramientas se puede utilizar para la adivinación, la adivinación, el presagio geomántico e incluso la creación literaria. Quizás cada explicación sea correcta. Solo se puede decir que este conjunto de herramientas y métodos es muy "resistente al desgarro" y muy agradable.
Antes de comparar las teorías de la escuela frecuentista y la escuela bayesiana, echemos un vistazo a nuestra propia comprensión.
Esencialmente, estamos confundidos acerca de un concepto, que debe ser una comprensión incierta en algunos enlaces. Da un paso más y pregúntate qué es esquivo. Tal vez, donde te estés balanceando, sea simplemente saltando entre dos campos académicos diferentes. Como aprenderá más adelante, este es de hecho el caso.
Está muy lejos, echemos un vistazo a nuestro pensamiento.
2. Dos perspectivas para ver el mundo: la perspectiva de Dios y la perspectiva humana
Precisamente porque hay incertidumbre en el proceso de ver el mundo, para expresar esta incertidumbre surge el concepto de "probabilidad". Es fácil entender que si un evento definitivamente sucederá o no sucederá, no hay necesidad de usar la probabilidad para ayudar a la expresión; si la ocurrencia de un evento es incierta, se usará la probabilidad.
Para este último, por conveniencia de descripción, a menudo se expresa como "evento aleatorio", que también es objeto de investigación conjunta por parte de la escuela de frecuencia y la escuela bayesiana. La diferencia entre las dos escuelas se puede resumir en una frase, es decir, ven el mundo desde diferentes perspectivas.
2.1 ¿A qué se refiere la probabilidad?
Hablemos de la diferencia de probabilidad a los ojos de las dos escuelas.
Hablemos primero de la escuela de la frecuencia, modelan el evento aleatorio en sí mismo, discuten la probabilidad de un evento específico en el sentido estadístico y definen la probabilidad como el valor de frecuencia al que se acerca llevando el número de estadísticas a un límite infinito. La idea general es que Dios ha determinado la probabilidad de que suceda este evento, y hacer experimentos puede acercarse infinitamente a este valor. Por ejemplo, para lanzar una moneda para adivinar la probabilidad de cara y cruz, los representantes de la escuela de frecuencia tirarán tantas veces como puedan (como 1000 veces) y luego contarán la cantidad de veces que aparece la cara y la cruz. (como 520 cabezas), para obtener el valor de probabilidad (obtener el valor de probabilidad 0,52); cuando aumenta el número de experimentos, el valor de probabilidad final puede estabilizarse en torno a 0,5.
Aquí hay una oración, porque nunca podremos realizar experimentos infinitos, por lo que es imposible obtener la probabilidad exacta establecida por "Dios", por lo que aún quiero enfatizar esa oración, esta es solo una forma de ver y explicar el mundo.
Mirando de nuevo a la escuela bayesiana, no prestan atención a la probabilidad natural de cada evento específico, sino que cambian su forma de pensar y miran el problema desde una perspectiva humana. Creen que debido a los cambios en la información del observador, el grado de certeza sobre un cierto resultado de un evento aleatorio cambia (cada vez más seguro o se vuelve incierto), por lo que los bayesianos consideran la probabilidad como una representación del estado del conocimiento del observador. no del mundo objetivo.
Por ejemplo. Antes de lanzar la moneda, los representantes de la escuela bayesiana, basados en la experiencia o datos existentes, creían que la probabilidad de que saliera cara y cruz era 0.5; el resultado de probabilidad es 0.6; después de eso, no insistirán en 0.5, ni tampoco creen en 0.6 sin querer, pero fusionarán los dos tipos de información de cierta manera. En cuanto a cómo integrar, debe usar la regla de Bayes (dejemos este concepto a un lado, hablaremos de él por separado en otro artículo más adelante).
2.2 ¿Cambiarán los parámetros detrás de los eventos aleatorios?
Por otro lado, analicemos los parámetros que inciden en la ocurrencia de eventos.
La escuela de probabilidad cree que los parámetros detrás de los eventos aleatorios son fijos, por lo que se utilizan experimentos exhaustivos para verificar y algoritmos de optimización para encontrar el óptimo. Centrarse en el estudio de la probabilidad de verosimilitud p(θ|x); donde θ es un parámetro y x es el evento aleatorio estudiado, entonces, encontrar el parámetro óptimo θ para la probabilidad de verosimilitud es encontrar el evento aleatorio x más influyente. El valor de parámetro más fiable.
Los bayesianos creen que los factores que afectan los eventos aleatorios cambian dinámicamente, y cuanta más información obtenga el observador, más seguro estará sobre el evento. Por tanto, se centran en estudiar la probabilidad posterior p(x|θ). De manera similar, θ es un parámetro, que también puede entenderse como información, y x es un evento aleatorio a estudiar. En comparación con la probabilidad de verosimilitud, la probabilidad posterior estudia qué tan seguros estamos acerca de la ocurrencia de un evento aleatorio x cuando aumenta la información.
En un entendimiento más general, la escuela frecuentista es tener una vista de pájaro de las montañas, buscar la optimización general y encontrar la montaña más alta; mientras que la escuela bayesiana es enfocarse en el frente, dar cada paso, y sube la montaña que tienes delante. El primero se usa comúnmente para buscar algoritmos de optimización, mientras que el segundo se usa comúnmente para derivar fórmulas.
Precisamente porque la teoría de la escuela bayesiana es más adecuada para el pensamiento humano, y la inteligencia artificial se basa en el pensamiento y la sabiduría humanos, junto con el aumento sustancial en el poder de cómputo de las computadoras y los recursos suficientes, por lo tanto, en la actualidad, la regla bayesiana juega un papel importante. papel fundamental en el campo de los vehículos no tripulados, especialmente en la dirección del reconocimiento estatal.
3. Palabras finales
Pasamos mucho tiempo introduciendo el concepto de "probabilidad", que es realmente importante en el mundo de los vehículos no tripulados.
Aunque la comprensión de la probabilidad es diferente entre la escuela de frecuencia y la escuela bayesiana, es solo una diferencia en la perspectiva de observación.
Solo al comprender la probabilidad podemos distinguirla de la densidad de probabilidad, y podemos comprender mejor la regla de Bayes. Solo al comprender la regla bayesiana puede comprender los principios de fusión de datos y reconocimiento de estado de los vehículos no tripulados.
Entonces, a continuación, ¿podemos sumergirnos en la fórmula de probabilidad bayesiana de inmediato?
No, aún no ha llegado el momento, debemos estar familiarizados con un concepto central: la función de densidad de probabilidad. La próxima vez, comenzaremos con funciones de densidad de probabilidad y luego pasaremos a la regla de Bayes.
Está bien, hablemos la próxima vez.