बेयर्स, एक आदमी जो केवल पाठ्यपुस्तकों पर रहता है

बेयर्स, एक आदमी जो केवल शिक्षण सामग्री पर रहता है

** बेयेज़ के काम ने एक तरफ यह साबित करना जारी रखा कि बेयर्स की अनिश्चितता एक रोमांचक विचार है जिसे बेयर्स द्वारा मापा जा सकता है, और दूसरी ओर हमें अज्ञात संभावनाओं को निष्कर्ष निकालने का एक तरीका प्रदान करता है, जो कि हमारे द्वारा प्राप्त जानकारी के आधार पर लगातार संशोधित होता है।

** विज्ञान के पूरे इतिहास में एक प्रसिद्ध व्यक्ति जैसे कि थॉमस बेयज़ के लिए, व्यक्तिगत जीवन की कोई भी कहानी नहीं है, यह एक बहुत ही अजीब बात है। यह एक तरफ यह दर्शाता है कि बेयज़ का जीवन वास्तव में बहुत नीचा है (या, यह नहीं है), दूसरी ओर, मेरे लिए इस तरह के लेखक के लिए बहुत बड़ी असुविधा है, क्योंकि वास्तव में हर कोई वैज्ञानिकों की विचित्रता को देखना पसंद करता है, जैसे कि खराब संचार, जैसे कि खिलौने के लिए निराशाजनक अंतराल, और फिर भी यह नहीं हो सकता है कि वे फूलों के साथ खिलवाड़ कर रहे हैं, लेकिन तीर का अध्ययन करने के लिए उत्सुक नहीं हैं, अन्यथा वे प्रतिभा की विशिष्टता को पूरी तरह से प्रदर्शित नहीं कर सकते हैं।**

• △ थॉमस बेयज़ हालांकि बेयज़ इस तरह का एक उबाऊ व्यक्ति था. वह एक गैर-महामारी पंथ के पादरी थे जो ग्रामीण इंग्लैंड में रहते थे और सप्ताह के दिनों में उनका काम शायद पूरे गांव के लिए एक साथ एक मंच नृत्य का आयोजन करना था, नहीं, मिसा, और कहा जाता है कि पूरे गांव ने उन्हें प्यार किया था. केवल एक चीज जो थोड़ा पौराणिक लगती है वह यह है कि उन्होंने कई किंवदंतियों की तरह, अपने जीवनकाल में एक भी पुस्तक प्रकाशित नहीं की थी। निश्चित रूप से अधिकांश लोग पौराणिक नहीं थे। इसके अलावा, बेयज़ ने ईश्वर के अस्तित्व को साबित करने के लिए संभावनावाद के अध्ययन में शामिल होने का फैसला किया, लेकिन अंतिम परिणामों और प्रभावों से पता नहीं चलता कि क्या चर्च के लोग उन्हें एक अंदरूनी सूत्र मानते हैं।

  बेयज़ ने अपनी मृत्यु के समय प्रिंस नाम के एक प्रचारक को अपने ग्रंथों के पांडुलिपियों के अतिरिक्त 100 पाउंड दिए। यह भी कहा जा सकता है कि प्रिंस एक अजीब आदमी था, आध्यात्मिक सभ्यता और भौतिक सभ्यता का निर्माण बेयज़ से कहीं अधिक था। उन्होंने माना कि स्वतंत्र इच्छाशक्ति ईश्वर द्वारा दी गई थी, उन्होंने यह भी लिखा था कि अमेरिकी स्वतंत्रता भी ईश्वर की इच्छा थी, कहा जाता है कि फ्रैंकलिन और एडम्स स्मिथ उनके अच्छे दोस्त थे, और उन्होंने अपने शौक के समय में बीमा कंपनियों को दर मॉडल बनाने में मदद की, जो कि बहुत अधिक शिकार करने के लिए कहा जा सकता है।

  बेयेज़ की मृत्यु के तीन साल बाद प्रिंस ने उनकी सहायता से उनका एक अनुस्मारक प्रकाशित किया। लेकिन इस लेख के कालानुक्रमिक अर्थ को शिक्षाविदों ने 20 साल तक इंतजार किया। इस लेख में, बेयेज़ ने इस सवाल का पता लगाने का इरादा कियाः यदि हम केवल एक घटना की संख्या जानते हैं और कोई अन्य जानकारी नहीं है, तो हमें इस घटना की संभावना कैसे गणना करनी चाहिए?

  आइए पिछले उदाहरण को याद करते हैं (जोखिम का संक्षिप्त इतिहास): डैममोवर और भगवान की वक्र) । उदाहरण के लिए, एक उत्पाद के लिए, हम 10,000 उत्पादों को निकालते हैं और उनमें से 12 कचरे का पता लगाते हैं, तो इस उत्पाद के लिए कचरे की दर 0.1% होने की क्या संभावना है? वास्तविक जीवन के लिए यह सवाल निश्चित रूप से हमारे लिए अधिक मूल्यवान है, क्योंकि हर किसी के लिए चीजों का अवलोकन हमेशा सीमित होता है, हमें यह जानना होगा कि हम जो कुछ देखते हैं वह कितनी हद तक सच्चाई को दर्शा सकता है, जैसे कि हम हाथी को छूने के लिए जाते हैं, तो हम यह कैसे निर्धारित करते हैं कि हम पूरे हाथी, पैर या उसके बगल में मोटे भाई को छू रहे हैं।

  बेयज़ का तरीका वास्तव में पुरानी जानकारी को लगातार नई जानकारी के साथ संशोधित करना है, ताकि संशोधित होने के आधार पर संभावनाओं की विश्वसनीयता में वृद्धि हो सके; यह किंवदंतियों में पूर्वानुमान और बाद की संभावनाएं हैं। बेयज़ ने इस समस्या का एक क्लासिक उदाहरण दियाः

  

  यदि हम टेबल पर एक गेंद डालते हैं, तो गेंद किसी भी जगह रुक जाती है। फिर, हम दूसरी गेंद को बार-बार डालते हैं, और क्रमशः पहली गेंद के बाईं और दाईं ओर कितनी बार रोल करते हैं, इसकी गणना करते हैं। बेशक, आप तर्कसंगत रूप से सवाल उठा सकते हैं कि अगर हम टेबल पर गेंद को खेल रहे हैं, तो पहली गेंद को दूसरी गेंद से क्यों नहीं खेलते हैं, मुझे लगता है कि आप अच्छा सवाल पूछ रहे हैं, लेकिन मैं इसका जवाब नहीं देना चाहता। आखिरकार हम दूसरी गेंद के बाईं और दाईं ओर आने की संख्या से सीधे पहली गेंद के ठहरने की संभावना का अनुमान लगा सकते हैं।

  इस उदाहरण में, पहली गेंद के ठहरने के स्थान के लिए सीधे दी गई संभावना पूर्वानुमान है, जबकि दूसरी गेंद की स्थिति के आधार पर अनुमानित पहली गेंद के ठहरने के स्थान को संशोधित करने की संभावना बाद की संभावना है। यही है, बेयेस का तरीका यह है कि हमारी धारणा हमारी संज्ञानात्मक क्षमताओं से सीमित है, इसलिए हमें लगातार अद्यतन जानकारी के साथ अपनी धारणाओं को संशोधित करने की आवश्यकता है। और दार्शनिक स्तर तक बढ़ते हुए, दुनिया की उत्पत्ति शायद यादृच्छिक नहीं है, लेकिन हमारी क्षमताएं हमें ऐसी उत्पत्ति को पहचानने के लिए पर्याप्त नहीं हैं, इसलिए हम केवल मौजूदा साक्ष्य के आधार पर अनुमान लगा सकते हैं, या अनुमान लगा सकते हैं।

  यह शायद अब तक का सबसे आकर्षक वाक्य है। आइए एक उदाहरण का अनुमान लगाएंः

  सिस्टो ने आपके शहर में दो मॉल खोले हैं, नए मॉल में लोगों की आवाजाही कुल आवाजाही का 60% है, तो इस समय किसी भी ग्राहक के लिए सिस्टो के लिए, 60% संभावना है कि नए मॉल के ग्राहक हैं। यह पूर्वानुमान की संभावना है। जबकि पुराने मॉल की सुविधाएं अप्रबंधित हैं, कर्मचारियों का प्रशिक्षण स्तर भी कम है, और शिकायतों की दर नए मॉल की तुलना में दोगुनी है। इस समय यदि कोई व्यक्ति सिस्टो को माइक्रोसॉफ्ट की शिकायत करता है, तो सिस्टो को किस मॉल के प्रबंधक को जवाबदेह ठहराना चाहिए?

  

  सबसे संक्षिप्त और स्पष्ट उत्तर यह है कि सैमसन ने सीधे इस व्यक्ति से पूछा कि वह कहां है। बेशक वह व्यक्ति बहुत संभावना है कि आप अनुमान लगा सकते हैं (बहुत खराब है), तो सैमसन को कैसे अनुमान लगाना चाहिए कि अधिक संभावना है? यदि पूर्वानुमान की संभावना से, तो सैमसन को नए मॉल के प्रबंधक की तलाश करनी चाहिए, क्योंकि नए मॉल में पुराने मॉल की तुलना में अधिक लोग हैं। लेकिन शिकायतों के मामले में, नए मॉल में शिकायतों की मात्रा कुल शिकायतों का केवल 1/3 है, तो यदि हम इस जानकारी का संदर्भ लेते हैं, तो हम पाएंगे कि नए मॉल में शिकायतों की संभावना 42.8% है और पुराने मॉल में शिकायतों की संभावना 57.2% है। यह परिणाम, या बाद के परीक्षण की संभावना, हम सैमसन को बताते हैं कि हमें पुराने मॉल के प्रबंधक की तलाश करनी चाहिए।

  बेज़ेज़, जिनकी जन्मभूमि अज्ञात है, अब लगभग सभी सांख्यिकी, एआई, गेम थ्योरी और आनुवंशिकी के पाठ्यपुस्तकों में दिखाई देते हैं, जिससे कई विश्वविद्यालयों में परीक्षा के लिए आवेदन करने वाले उम्मीदवारों को बहुत परेशानी होती है। उनका काम एक तरफ यह साबित करना जारी रखता है कि अनिश्चितता एक रोमांचक विचार है जिसे हम नाखूनों को माप सकते हैं, और दूसरी ओर यह हमें अज्ञात संभावनाओं को निष्कर्ष निकालने का एक तरीका प्रदान करता है, जो कि हमारे द्वारा प्राप्त जानकारी के आधार पर लगातार संशोधित होते हैं। यह सोच हमारे जोखिम प्रबंधन के उद्देश्यों और अभ्यास के साथ पूरी तरह से मेल खाती हैः एक गतिशील बदलते बाजार में, यदि अनिश्चितता मौजूद है, तो कोई भी परिणाम और निर्णय हमारे नवीनतम और सबसे व्यापक जानकारी के बारे में हमारे तर्क पर निर्भर करता है, और इस तरह के तर्क का कोई अंत नहीं है।

चीन क्वांटिफाइड इन्वेस्टमेंट एसोसिएशन से पुनर्प्रकाशित