目次
1. 「どうやっても理解できる」 - 世紀を超えた両校の論争
2.2 ランダム イベントの背後にあるパラメータは変更されますか?
0. 前に書く
無人車両を無人化したい場合は、その知覚能力を大幅に向上させる必要があることは誰もが知っています。知覚とは、平たく言えば、世界を「見る」能力です。もちろん視覚カメラで「見る」だけではなく、ライダーや超音波、各種センサーで「見る」ことも必要です。
もう少し深く考えると、認識には 2 つの段階があることがわかります。「見る」ことは第一段階にすぎず、次に「信じる」こと、そして見たものを信じることが第二段階です。なぜ？なぜなら、第1段階は確実に外部環境の影響を受け、他の情報と混ざる(ノイズが混じる)ため、第2段階は「色眼鏡」をかける必要があるからです。目に見えるものをフィルタリングして、最終的に結論を導き出します。この結論は確実である場合もあれば、不確実である場合もあります。確実性と不確実性の間には、興味深い中間状態が多数存在します。
無人車両の技術チェーンにおける不確実性は確率で表現されます。したがって、無人車両は確率ツール、特にベイジアン ルール(ベイズ確率式とも呼ばれます) を広範囲に使用します。有名なカルマン フィルター KF、拡張カルマン フィルター EKF、無香料カルマン フィルター UKF、さらには粒子フィルター PFもすべてベイジアン ルールに基づいて開発されています。
この概念は非常に重要であるため、より多くの時間をかけて徹底的に理解する必要があります。
それで、あなたは多くの情報を調べ、確率がどのようなことを言っているのかを調べるために、検索ウェブサイトに「確率がどのようなことを言っているのか」と入力したこともありました。断片的な情報を読んだ後、おめでとうございます。あなたは完全に混乱するでしょう。
まあ、ゆっくりしてください。ソースに戻って、中心となる概念から始めましょう。
1. 「どうやっても理解できる」 - 世紀を超えた両校の論争
検索ツールを使いこなすのが得意であれば、確率がギャンブルの話から来ていることを簡単に知ることができます。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/142681968量子力学や相対性理論に興味がある場合は、以下に確率に関する記事がありますが、これも非常に興味深いです。
物理学の達人の混乱: 確率はどこから来るのか? -深層知識人 (zhishifenzi.com) 
http://zhishifenzi.com/ Depth/view/7049?category= Depth
読むのはとてもエキサイティングですが、確率とは何なのか、それが何に使えるのかはまだわかりません。
確率論の思い出を理解したい場合は、この記事を読むことができます。確率論と数学的統計の過去と現在https://www.jianshu.com/p/37158001f8dfここで、確率への十分な関心を育てる前に、事前に知識を拡張する必要はないということを、親切に思い出させていただきます。なぜなら、この知識は確率の概念を理解するのに役立たないからです。さらに、あなたもおそらく私と同じで、せいぜい「ベイジアン」を見てすぐにマウスを離れ始めると思います。
その後、インターネットを調べ始めると、インターネット上の情報のほとんどはベイズの確率公式に関するものです。当然のことですが、それは時間の問題であり、情報頻度主義者とベイジアンの論点に必然的に気づくでしょう。
そうですね、ますます混乱していると思います。
何と何？基本的なコンセプトを全く違うものとして両校が理解し、互いに攻撃し合い、それが今も続いている。より多くの確率の知識に触れれば触れるほど、多くのレベルで両者の言葉が違うだけで、結論のほとんどは驚くほど似ているか、まったく同じであることがわかるでしょう。
ある意味、安心できると思います。なぜなら、その概念に対して鈍感なわけではなく、その概念が柔軟であり、さまざまな方法で理解できるからです。
さらにすごいのは、自分を正当化できる限り、どんな理解も正しいということです。
言い方を変えると、この概念は考え方や枠組みを提供するだけで、何に使うかはユーザーの判断に任されています。考えるのに役立つ例として、あなたも私もよく知っている易経のゴシップを考えてみましょう。同じフレームワークとツールのセットは、占い、占い、風水の前兆、さらには文学の創作にも使用できます。おそらくそれぞれの説明は正しいでしょう。このツールと方法のセットは非常に「破れにくく」、非常に優れているとしか言えません。
頻度主義学派とベイズ学派の理論を比較する前に、私たち自身の理解を振り返ってみましょう。
本質的に、私たちは概念について混乱しており、いくつかのリンクでは不確かな理解に違いありません。さらに一歩進んで、とらえどころのないものは何なのかを自問してください。おそらく、あなたが揺れ動いているのは、2 つの異なる学問分野の間を飛び回っているだけかもしれません。後でわかるように、これは実際に当てはまります。
遠いです、考えを戻しましょう。
2. 世界を見る二つの視点 - 神の視点と人間の視点
世界を見る過程には不確実性があるからこそ、その不確実性を表現するために「確率」という概念が生まれる。事象が確実に起こる、または起こらない場合には、表現を補助するために確率を使用する必要はありませんが、事象の発生が不確実な場合には、確率が使用されることは容易に理解できます。
後者については説明の便宜上「ランダムイベント」と表現されることが多く、周波数学派とベイズ学派の共同研究の対象となっている。2 つの学校の違いを一言で言えば、世界を異なる視点から見ているということです。
2.1 確率とは何を指すのですか?
両校の目から見た確率の違いについて話しましょう。
まず周波数派について話しましょう. 彼らはランダムなイベント自体をモデル化し、統計的な意味で特定のイベントの確率を議論し、統計の数を無限に増やすことによって近づく周波数値として確率を定義します。一般的な考え方は、神はこの出来事が起こる確率を決定しており、実験を行うことでこの値に無限に近づくことができるというものです。たとえば、表と裏の確率を推測するためにコインを投げる場合、頻度学校の代表者はできるだけ多くの回数 (1000 回など) 投げ、表と裏が出現した回数を数えます。 (520 頭など)、確率値を取得するために (確率値 0.52 を取得)、実験の数が増えると、最終的な確率値は 0.5 付近で安定する可能性があります。
ここに一文があります。私たちは無限に実験を行うことは決してできないので、「神」が設定した正確な確率を得るのは不可能です。したがって、私はその文を強調したいのですが、これは単なる見方と説明の方法です。世界。
ベイズ学派をもう一度見てみると、彼らはそれぞれの特定の事象の自然確率に注意を払うのではなく、考え方を変えて人間の観点から問題を見ます。彼らは、観察者の情報の変化により、ランダムな出来事の特定の結果についての確実性の程度が変化する（ますます自信が持てる、または不確かになる）と信じているため、ベイズ主義者は確率を観察者の知識状態の表現とみなします。客観的な世界のものではありません。
例えば。コインを投げる前、ベイジアン学派の代表者らは、既存の経験やデータに基づいて、表と裏が現れる確率は 0.5 であり、確率の結果は 0.6 であると信じていましたが、その後は 0.5 に固執することも、今後も主張することはありません。彼らは意図せずに 0.6 を信じますが、2 種類の情報をある方法で融合させます。統合する方法については、ベイズの法則を使用する必要があります (この概念は脇に置いておきましょう。後で別の記事で別途説明します)。
2.2ランダム イベントの背後にあるパラメータは変更されますか?
一方、イベントの発生に影響を与えるパラメーターを分析してみましょう。
確率学派では、ランダムな出来事の背後にあるパラメータは固定されていると考えているため、徹底的な実験を使用して検証し、最適化アルゴリズムを使用して最適なものを見つけます。尤度確率 p(θ|x) の研究に焦点を当てます。ここで、θ はパラメータ、x は調査対象のランダム イベントです。したがって、尤度確率の最適なパラメータ θ を見つけることは、最も影響力のあるランダム イベント x を見つけることです。最も信頼できるパラメータ値。
ベイジアンは、ランダムな出来事に影響を与える要因は動的に変化し、観察者がより多くの情報を得るほど、その出来事についてより確信を持つようになると信じています。したがって、彼らは事後確率 p(x|θ) の研究に焦点を当てています。同様に、θ は情報としても理解できるパラメータであり、x は調査対象のランダム イベントです。尤度確率と比較して、事後確率は、情報が増加したときのランダムなイベント x の発生についてどの程度確実であるかを調査します。
より一般的に理解すると、頻度主義は山を俯瞰し、全体の最適化を模索し、最も高い山を見つけるというものであり、ベイズ主義は前方に焦点を当てて一歩一歩を踏み出し、そして目の前の山に登ります。前者は最適化アルゴリズムの検索によく使用され、後者は式の導出によく使用されます。
それはまさに、ベイズ学派の理論が人間の思考により適しており、人工知能は人間の思考と知恵に基づいており、コンピューターの計算能力と十分なリソースの大幅な増加と相まって、現時点ではベイズの法則が重要な役割を果たしているからです。無人車両の分野、特に国家承認の方向において極めて重要な役割を果たしています。
3. 最後の言葉
私たちは、無人車両の世界で非常に重要である「確率」の概念を導入するのに多くの時間を費やしました。
周波数学派とベイズ学派では確率の理解が異なりますが、それは観測の視点が違うだけです。
確率を理解することによってのみ、確率と確率密度を区別することができ、ベイズの法則をより深く理解できるようになります。ベイジアン ルールを理解することによってのみ、無人車両の状態認識とデータ融合の原理を理解することができます。
それでは、次に、ベイズの確率公式をすぐに見てもいいでしょうか?
いいえ、まだ機は熟していません。確率密度関数という中心的な概念を理解する必要があります。次回は、確率密度関数から始めて、ベイズの法則に移ります。
わかりました、次回話しましょう。