bayesian

• outlook için yazılan bir anti spam pluginin adı
• thomas bayes tarafından bulunan, bir şeyin ileride olma ihtimalini, şimdiki denemelerde olmama frekansından hesaplamayı hedef alan matematiksel yöntemdir. spamların ayıklanmasında bu yöntemi kullanan bir çok program veya uzantı var.
• (bkz: reverend thomas bayes)
• (bkz: fuzzy logic)
• game theoryde oyunun gecmisi karsi taraftaki oyuncu hakkindaki inanclarinizi guncellemek icin kullanilir. bu guncelleme (yani updating) bayesian updating olarak bilinir.
  simulasyonlarda da kullanilir bayesian statistics ve updating...
• tahminlerinde bayes' thorem'i kullanan istatistikcilere verilen isim. bayesian dusunceye gore, parametreler de birer rasgele degiskendir. bu nedenle dagilimlari vardi. bayesian methodlarla bu dagilimin istatistikleri bulunur. bu metodlarin baslangic noktasi parametrenin sahip oldugu varsayilan dagilimdir. bayesian method bundan yola cikar, arti populasyondan rasgele secilen orneklemi de gozonune alarak, parametrenin ornekleme dayanan dagilimini bulur.
• estimation and detection, cognitive belief systems, artificial intelligence, game theory, stochastic processes gibi son derece agir ve guzide konularin onemli bir parcasidir bu karar verme sistemi.
  
  bilindigi gibi elinizdeki parametrelerle mumkun olan en optimum secimi yapmanizi saglayan bir formule dayanir. her secenegin ihtimali, maliyeti, getirisi, birbirine olan bagliligi gozonune alinir. teorik olarak ispatlanmistir ki bir durumda mumkun olan en optimum secim bayesian metodunu kullanarak bulunur. maximum likelihood, minimum cost, maximum a posteriori gibi cesitli karar verme mekanizmalari aslen bayesian in ozel durumlarindan ibarettir. yani bayesian cost, tum parametrelerin bilindigi zaman kullanilir ama mesela belli ihtimallerin maliyeti bilinmiyorsa, karar verme teknigi mevzubahis ozel durumlara donusur.
  
  ticari ve akademik alanda bayes engine denen programlar son yillarda almis basini yurumuslerdir. bunlar genelde bir senaryoyu canlandirmak ve cesitli parametrelerle oynayarak, olasi sonuclari gormek icin yararlidirlar. bu gibi simulasyonlarin uluslararasi politika, nufus artisi ve kucuk capta savaslar gibi cesitli uygulama alanlari bulunmaktadir. isin guzel yani, genelde bayes engine kullanan sistemler, kendilerini tahminlerinin sonuclarina gore ayarlayabilir ve duruma adapte olarak, sonraki tahminlerinin basari oranini arttirabilirler. (yakindan alakali bir konu icin (bkz: neural networks))
  
  ama isin daha guzel tarafi da sudur ki azizim, aslinda hepimiz birer bayes engine degil miyiz? yaaa, 10 sene sonra yapacaklar guzelinden bir karar verme mekanizmasi, koyacaklar turing testin ortasina, sonra sikiryosa anla bakalim insan mi bu makine mi? hatta daha da ileri gidip, bu makineleri koyacaklar test merkezine, onlara soracaklar, karsindaki insan mi makine mi diye. iste onu bildikleri gun efendim, biz insanlarin guzel de olsa yine de kicikirik noron yiginlarimizla gereginden fazla ovunmelerimizin son gunu olacak. boyle de bilgilendirirken dusundururum, levent kircaya donusurum...
• game theory'de
  (bkz: perfect bayesian equilibrium)
  (bkz: weak perfect bayesian equilibrium)
  adi altindan karsimiza cikan, hele ikincisi adama resmen kafayi yedirten lanet olasıca güncelleme kuralı
  
  duyuru:
  bu entry kısmetse benim bu mevzuyu anlamamla beraber olumlu yönde editlenecektir. sınav öncesi çalışmalarımız halen devam etmektedir. başta bayes'in kendisi olmakla beraber bu tuhaf denge nosyonunu başımıza saran selten de dahil 70lerin cümle oyun kuramcılarına ettiğimiz küfürlerden kaynaklanan rahatsızlık için peşinen özür dileriz
  panopticon limited a.ş
  
  duyuru 2:
  ha bir de unutmadan, bu ikisinin yandan yemişi için:
  (bkz: sequential equilibirum)
  
  duyuru 3:
  an itibâriyle bu üç denge nosyonunun sırrına erdim zannediyorum. tez zamanda bir basın açıklaması ile mevzu açıklığa kavuşturulacaktır.
  
  duyuru 4:
  evet sayın sözlükçüler, şimdi basın açıklaması geliyor az bekleyiniz, gün bugündür!
  
  duyuru 5:
  (bkz: bayes oyunları)
• (bkz: boolean)
• bilmemek ayip degil ogrenmemek ayip teriminin teorik soylenisi bu. aslinda altinda cok tatli bir teori var oldugunu dusunuyorum. hani simdi anlatsam 7'den 70'e herkes anlar diye tahmin ediyorum. ufak bir hikaye sunayim.
  
  simdi bu entrynin bir okuru olarak size bir sorum olacak. bir zar attik. o zarin 5 gelme ihtimali nedir? herkes 1/6 diyor degil mi arkadaslar? peki "neden 1/6 da 1/2 degil?" diye soracak olsam. su yaniti vereceksiniz. "e zarin 6 yuzu var, 2 yuzu yok ki." diyeceksiniz. yani neden oyle cevap veriyor musuz? biliyoruz ki zarin 6 adet yuzu var ve her yuzun gelme ihtimali ayni. "neden ayni?" diye soracak olursak yanit: "kup iste. tum kenarlari, yuzleri esit buyuklukte, onu da biilmeyecek ne var yani?". yani bir miktar geometri bilgimiz de var.
  
  peki soyle bir case dusunun. bir adam var bu adamin geometri bilgisi 0 duzeyde. hadi bir de bu adam kor olsun, veya zari ilk defa goruyor oldugunu varsayalim. yani adam zarin 6 yuzlu bir sey oldugunu da bilmiyor. o zaman soyle bir dialogla durumu aciklayalim. atiyorum adamin adi peter olsun.
  
  ben: simdi zari atiyorum 5 gelme ihtimali nedir?
  peter: 1/2
  ben: neden?
  peter: ya gelir ya gelmez.
  
  bu noktada adama "eyh be adam bi zarin 5 gelme ihtimalini nasil 1/2 yaptin?" diyemezsin ki. adamin dunyadan haberi yok. devam ediyoruz.
  
  ben: zari attim ve 3 geldi. peki bir dahaki atisimda 5 gelme ihtimali nedir?
  peter: 0
  ben: neden?
  peter: baksana su ana kadar hic 5 gelmedi.
  ben: peki tekrar attim simdi bu sefer 1 geldi. simdi kac?
  peter: 0 yine ayni sebepten oturu.
  ben: evet tekrar atiyorum. simdi 5 geldi. peki bi dahaki atisimda 5 gelme ihtimali kac?
  peter: o zaman 1/3 oldu. 3 kere attin 1 kere 5 geldiyse 5 gelme ihtimali 1/3 olmali.
  ben: bu sefer 6 geldi. peki bi dahaki atisimda 5 gelme ihtimali kac?
  peter: o zaman 1/4.
  
  evet arkadaslar bu diyalogu sonsuza kadar boyle goturdugumuzde peter beyfendi 5 gelme ihtimalinin 1/6 oldugunu ogrenecektir. biz bu duruma bayesian demekteyiz. peter'in her defasinda gecmis bilgilere bakarak tekrar olasilik hesaplamasina bayesian update, bu surece de learning with bayesian update demekteyiz.