EXA Bayesian Engine đã tính toán xác suất thắng đơn hàng, nhưng độ chính xác phụ thuộc vào tham số ban đầu do con người thiết lập. Khi 100 giao dịch lịch sử được tích lũy, engine đã sẵn sàng tự tiến hóa. Grid Search, MCMC Ensemble Sampling, và Cross-Validation — ba công cụ toán học phối hợp tìm kiếm tham số tối ưu. Được kể dưới dạng câu chuyện.
Nếu Grid Search tìm ra 'ngọn đồi cao nhất,' thì MCMC Ensemble Sampler là quá trình 256 nhà thám hiểm đạt đồng thuận rằng 'chiều cao đó chính xác.' Nguyên lý toán học đằng sau Emcee affine-invariant walker, R̂ convergence diagnostics, HDI 95% credible interval, 5-Fold cross-validation và Signal Lift analysis — được giải thích cùng bối cảnh kinh doanh.
19 min read
Bayesian
Auto-Tuner
MCMC
SERIESLoạt bài: Rủi ro đúng hạn của vật tư: Phần 2Bayesian
Bài viết này là phần đầu tiên trong chuỗi giải thích kỹ thuật nhằm làm rõ nguyên lý hoạt động của động cơ EXA, vốn đóng vai trò quan trọng trong loạt bài viết dạng tiểu thuyết [BA03 Vật tư về đúng hạn: Bayesian MCMC]. Vì loạt bài này đề cập đến Phân phối hỗn hợp (Mixture Distribution) và MCMC (Markov Chain Monte Carlo) Gibbs Sampling — những kỹ thuật cao cấp trong suy luận Bayesian — nên nội dung có thể sâu sắc và quá trình tính toán có phần phức tạp. Do đó, chúng tôi dự định tiếp cận vấn đề này theo từng bước chi tiết để người đọc dễ tiếp nhận nhất có thể. Để hiểu rõ bối cảnh chung, chúng tôi khuyên bạn nên đọc nguyên tác tiểu thuyết trước. Ngoài ra, vì lý thuyết Bayesian mở rộng khái niệm theo từng giai đoạn, việc xem xét các tập phim và giải thích toán học của BA01 và BA02 trước sẽ giúp ích rất nhiều trong việc nắm bắt nội dung này.
7 min read
Bayesian
Lấy mẫu Gibbs
khả năng
SERIESLoạt bài: Rủi ro đúng hạn của vật tư: Phần 1Bayesian