Моделювання за методом Монте-Карло — це математичний метод, який передбачає можливі наслідки невизначеної події. Комп’ютерні програми використовують цей метод аналізувати минулі дані та прогнозувати низку майбутніх результатів на основі вибору дій.

4 кроки в моделюванні методом Монте-Карло Виберіть змінні для моделювання. Виберіть змінні та визначте відповідний розподіл ймовірностей для кожної випадкової змінної. Виконайте повторне моделювання. Пропустіть випадкові змінні через математичну модель, щоб виконати багато ітерацій моделювання.

Використовується моделювання штучного інтелекту та машинного навчання Монте-Карло розробляти та тренувати моделі штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML).. Вони допомагають оцінити продуктивність моделі, оцінити невизначеності в прогнозах і оцінити довірчі інтервали вихідних даних моделі.

Розглянемо один простий приклад моделювання за методом Монте-Карло обчислення ймовірності викидання двох стандартних кубиків. Є 36 комбінацій кидків кубиків. На основі цього ви можете вручну обчислити ймовірність певного результату.

Наприкінці 1940-х років, Станіслав Улам винайшов сучасну версію методу Монте-Карло ланцюга Маркова, коли він працював над проектами ядерної зброї в Національній лабораторії Лос-Аламоса. У 1946 році фізики ядерної зброї в Лос-Аламосі досліджували дифузію нейтронів у ядрі ядерної зброї.

Моделювання за методом Монте-Карло — це математичний метод, який передбачає можливі наслідки невизначеної події. Комп’ютерні програми використовують цей метод аналізувати минулі дані та прогнозувати низку майбутніх результатів на основі вибору дій.

Постійно зростаюча складність даних («великі дані») вимагає кардинально відмінних статистичних моделей і методів аналізу від тих, що використовувалися 20–100 років тому. Використовуючи методи Монте-Карло, статистика більше не обмежена використанням базових (і часто невідповідних) моделей для опису даних.