နဲကဲ မန်တဳကာလို
နဲကဲ မန်တဳကာလို (အၚ်္ဂလိက်: Monte Carlo Methods) ဂှ် ဒှ်အံင်ဂုဏ်အဓိကမွဲ ပ္ဍဲကဵုပညာသင်္ချာ ကေုာံ သိပ္ပံကမ်ပျူတာ မသုင်စောဲလဝ် နဲကဲတွဟ်ဂၞင် နကဵုပရေင်ရုဲစှ် (Random sampling) ဗွဲမဂၠိုင်ကဵုဝါ သွက်ဂွံကလိဂွံ ရလဒ်နကဵု အစောံအရာ (Numerical results) ရ။ နဲကဲဏအ်ဝွံ သုင်စောဲဒၟံင် ပ္ဍဲကဵုအရာမနွံကဵု တင်ဟွံဒးရး (Uncertainty) ကေုာံ ပြဿနာမဝါတ်ဂတ် ပ္ဍဲကဵု နဲကဲကတ်လ္ၚတ်ဗပေင်ဒြဟတ် (Reinforcement Learning) ရ။
သဇိုင် ကေုာံ လၟေင်ကမၠောန်
[ပလေဝ်ဒါန် | ပလေဝ်ဒါန် တမ်ကၞက်]နဲကဲ မန်တဳကာလို ဝွံ ဒုင်သဇိုင်ကဵု သၞောဝ်သင်္ချာ "သၞောဝ်ဂၞင်ဇၞော်" (Law of Large Numbers) ရ။ ဍေံမဂးဂှ် ယဝ်ရပိုဲကၠောန်ဗဂေတ် စမ်းရံင်ဗွဲမဂၠိုင်ကဵုဝါ (ဥပမာ: ၁,၀၀၀,၀၀၀ ဝါ) မ္ဂး ရလဒ်ပံင်ဗစပ်ဂှ် ဍေံဂွံစိုပ်အာ တန်ဖိုး ဇေတ်တ်ရ။
အဆံင်ကမၠောန် ၄ သာ်:
[ပလေဝ်ဒါန် | ပလေဝ်ဒါန် တမ်ကၞက်]၁။ ဖန်ဗဒှ် တင်ဂၞင် (Input): ရုဲစှ်ကေတ် တင်ဂၞင်နကဵုနဲကဲရုဲစှ် (Randomly sample) နူကဵုဗွိုင်မသၟဟ်အာမာန်။
၂။ တွဟ်ဂၞင် (Compute): တွဟ်ဂၞင်အတိုင်အယ်ဂဝ်ရိဒမ် မဖျေံလဝ်။
၃။ ကလေင်ကၠောန် (Repeat): ကလေင်ကၠောန်ဗဂေတ်အဆံင် ၁ ကဵု ၂ ဗွဲမဂၠိုင်ကဵုဝါ။
၄။ ပံင်ဗစပ် (Aggregate): ကေတ်ရလဒ် အလုံအိုတ်သီု တုဲတွဟ်ကေတ် တန်ဖိုးသဒ္ဒါ (Average) သွက်ဂွံဒှ်သွဟ် လက္ကရဴအိုတ်။
ကမၠောန်မသုင်စောဲ ပ္ဍဲကဵု AI
[ပလေဝ်ဒါန် | ပလေဝ်ဒါန် တမ်ကၞက်]ပ္ဍဲကဵု ဂအုပ်ရုင် Artificial intelligence, နဲကဲဏအ်ဝွံ ကိစ္စဇၞော်အိုတ် သွက်:
- Monte Carlo Tree Search (MCTS): သုင်စောဲလဝ် ပ္ဍဲအယ်ဂဝ်ရိဒမ် ဝှုက်ပလေဝ် (ဥပမာ: AlphaGo) သွက်ဂွံသ္ၚေဝ်ဂၠေပ် ရုဲစှ်ကေတ် Action ခိုဟ်အိုတ် နကဵုပရေင်စမ်းကၠောန်အနာဂတ်။
- Reinforcement Learning: သုင်စောဲ သွက်ဂွံတွဟ်တန်ဖိုး (Value function) နကဵုတင်ဒုင်စသိုင် (Experience) ဇေတ်တ်၊ ဟွံဒးနွံကဵု သၞောတ်သင်္ချာပွဳပွူ (Model-free) ရ။
ဥပမာ: မတွဟ်တန်ဖိုး $\pi$ (Pi)
[ပလေဝ်ဒါန် | ပလေဝ်ဒါန် တမ်ကၞက်]နဲကဲ မန်တဳကာလို မာန်တွဟ်ကေတ်တန်ဖိုး $\pi$ နကဵုနဲကဲ ဖျေံစွံတင် (Points) ပ္ဍဲကဵုစတုရန်း (Square) မနွံဗွိုင်လဝ် စက် (Circle) ရ။ ယဝ်ရပိုဲဖျေံတင်ဂၠိုင်ဂၠိုင်မ္ဂး ရေရှို (Ratio) အကြာတင်မနွံပ္ဍဲစက် ကဵု တင်အလုံအိုတ်သီုဂှ် ဍေံကဵုသွဟ် $\pi$ ရ။