संभाव्य प्रोग्रामिंग: Difference between revisions

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संभाव्य प्रोग्रामिंग (पीपी) [[प्रोग्रामिंग प्रतिमान]] है जिसमें [[संभाव्य मॉडल]] निर्दिष्ट किए जाते हैं और इन मॉडलों के लिए अनुमान स्वचालित रूप से किया जाता है।<ref name=physorg>{{cite news
 
संभाव्य प्रोग्रामिंग (पीपी) एक [[प्रोग्रामिंग प्रतिमान]] है जिसमें [[संभाव्य मॉडल]] निर्दिष्ट किए जाते हैं और इन मॉडलों के लिए अनुमान स्वचालित रूप से किया जाता है।<ref name="physorg">{{cite news
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</ref> यह संभाव्य मॉडलिंग और पारंपरिक सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग को एकीकृत करने के प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है ताकि पूर्व को आसान और अधिक व्यापक रूप से लागू किया जा सके।<ref name="Pfeffer2014">Pfeffer, Avrom (2014), ''Practical Probabilistic Programming'', Manning Publications. p.28. {{ISBN|978-1 6172-9233-0}}</ref> <ref>{{cite web|url=http://probabilistic-programming.org/wiki/Home|title=संभाव्य प्रोग्रामिंग|work=probabilistic-programming.org|access-date=December 24, 2013|archive-url=https://web.archive.org/web/20160110035042/http://probabilistic-programming.org/wiki/Home|archive-date=January 10, 2016|url-status=dead}}</ref> इसका उपयोग ऐसी प्रणालियाँ बनाने के लिए किया जा सकता है जो अनिश्चितता की स्थिति में निर्णय लेने में मदद करती हैं।


संभाव्य प्रोग्रामिंग के लिए उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं को संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाएं (पीपीएल) कहा जाता है।
संभाव्य प्रोग्रामिंग के लिए उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं को संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाएं (पीपीएल) कहा जाता है।


== अनुप्रयोग ==
== अनुप्रयोग ==
संभाव्य तर्क का उपयोग विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए किया गया है जैसे स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी करना, फिल्मों की सिफारिश करना, कंप्यूटर का निदान करना, साइबर घुसपैठ का पता लगाना और छवि का पता लगाना।<ref name="kurzweilai">{{cite news|url = http://www.kurzweilai.net/short-probabilistic-programming-machine-learning-code-replaces-complex-programs-for-computer-vision-tasks|title = लघु संभाव्य प्रोग्रामिंग मशीन-लर्निंग कोड कंप्यूटर-विज़न कार्यों के लिए जटिल प्रोग्रामों को प्रतिस्थापित करता है|date = April 13, 2015|work = KurzweilAI|access-date = 27 Nov 2017}}</ref> हालाँकि, हाल तक (आंशिक रूप से सीमित कंप्यूटिंग शक्ति के कारण), संभाव्य प्रोग्रामिंग का दायरा सीमित था, और अधिकांश अनुमान एल्गोरिदम को प्रत्येक कार्य के लिए मैन्युअल रूप से लिखना पड़ता था।
संभाव्य तर्क का उपयोग विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए किया गया है जैसे स्टॉक की कीमतों की पूर्वानुमान करना हैं| और फिल्मों की सिफारिश करना, कंप्यूटर का निदान करना, साइबर घुसपैठ का पता लगाना और छवि का पता लगाना होता हैं ।<ref name="kurzweilai">{{cite news|url = http://www.kurzweilai.net/short-probabilistic-programming-machine-learning-code-replaces-complex-programs-for-computer-vision-tasks|title = लघु संभाव्य प्रोग्रामिंग मशीन-लर्निंग कोड कंप्यूटर-विज़न कार्यों के लिए जटिल प्रोग्रामों को प्रतिस्थापित करता है|date = April 13, 2015|work = KurzweilAI|access-date = 27 Nov 2017}}</ref> चूँकि, हाल तक (आंशिक रूप से सीमित कंप्यूटिंग शक्ति के कारण), संभाव्य प्रोग्रामिंग का दायरा सीमित था, और अधिकांश अनुमान एल्गोरिदम को प्रत्येक कार्य के लिए मैन्युअल रूप से लिखना पड़ता था।


फिर भी, 2015 में, उन चेहरों की 2डी छवियों के आधार पर मानव चेहरों के 3डी मॉडल तैयार करने के लिए 50-लाइन संभाव्य [[कंप्यूटर दृष्टि]] प्रोग्राम का उपयोग किया गया था। प्रोग्राम ने अपनी अनुमान पद्धति के आधार के रूप में व्युत्क्रम ग्राफिक्स का उपयोग किया, और [[जूलिया (प्रोग्रामिंग भाषा)]] में पिक्चर पैकेज का उपयोग करके बनाया गया था।<ref name="kurzweilai"/>इससे कोड की 50 पंक्तियों में वह संभव हो गया, जिसमें हजारों की आवश्यकता होती थी।<ref>{{cite web |url=https://news.mit.edu/2015/better-probabilistic-programming-0413 |title=ग्राफ़िक्स उलटे|first=Larry |last=Hardesty |date=April 13, 2015}}</ref><ref>{{cite web|url=https://www.theregister.co.uk/2015/04/14/mit_shows_off_machinelearning_script_to_make_creepy_heads/|title=एमआईटी खौफनाक दिमाग बनाने के लिए मशीन-लर्निंग स्क्रिप्ट दिखाता है|website=[[The Register]]}}</ref>
फिर भी, 2015 में, उन चेहरों की 2डी छवियों के आधार पर मानव चेहरों के 3डी मॉडल तैयार करने के लिए 50-लाइन संभाव्य [[कंप्यूटर दृष्टि]] प्रोग्राम का उपयोग किया गया था। प्रोग्राम ने अपनी अनुमान पद्धति के आधार के रूप में व्युत्क्रम ग्राफिक्स का उपयोग किया, और [[जूलिया (प्रोग्रामिंग भाषा)]] में पिक्चर पैकेज का उपयोग करके बनाया गया था।<ref name="kurzweilai"/>इससे कोड की 50 पंक्तियों में वह संभव हो गया, जिसमें हजारों की आवश्यकता होती थी।<ref>{{cite web |url=https://news.mit.edu/2015/better-probabilistic-programming-0413 |title=ग्राफ़िक्स उलटे|first=Larry |last=Hardesty |date=April 13, 2015}}</ref><ref>{{cite web|url=https://www.theregister.co.uk/2015/04/14/mit_shows_off_machinelearning_script_to_make_creepy_heads/|title=एमआईटी खौफनाक दिमाग बनाने के लिए मशीन-लर्निंग स्क्रिप्ट दिखाता है|website=[[The Register]]}}</ref>
[[जनरल (संभाव्य प्रोग्रामिंग)]] संभाव्य प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी (जूलिया में भी लिखी गई) को दृष्टि और रोबोटिक्स कार्यों पर लागू किया गया है।<ref>{{Cite web|url=https://venturebeat.com/2019/06/27/mits-gen-programming-system-allows-users-to-easily-create-computer-vision-statistical-ai-and-robotics-programs/|title=एमआईटी का जनरल प्रोग्रामिंग सिस्टम एआई परियोजनाओं के लिए सीखने की प्रक्रिया को समतल करता है|date=2019-06-27|website=VentureBeat|language=en-US|access-date=2019-06-27}}</ref>
 
हाल ही में, संभाव्य प्रोग्रामिंग प्रणाली ट्यूरिंग (संभाव्य प्रोग्रामिंग) | ट्यूरिंग.जेएल को विभिन्न फार्मास्युटिकल में लागू किया गया है<ref>{{Cite journal|last1=Semenova|first1=Elizaveta|last2=Williams|first2=Dominic P.|last3=Afzal|first3=Avid M.|last4=Lazic|first4=Stanley E.|date=2020-11-01|title=विषाक्तता की भविष्यवाणी के लिए एक बायेसियन तंत्रिका नेटवर्क|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468111320300438|journal=Computational Toxicology|language=en|volume=16|pages=100133|doi=10.1016/j.comtox.2020.100133|s2cid=225362130|issn=2468-1113}}</ref> और अर्थशास्त्र अनुप्रयोग।<ref name="pharma-turing">{{Citation|title= Predicting Drug-Induced Liver Injury with Bayesian Machine Learning |year= 2020 |doi= 10.1021/acs.chemrestox.9b00264 |url= https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrestox.9b00264|last1= Williams |first1= Dominic P. |last2= Lazic |first2= Stanley E. |last3= Foster |first3= Alison J. |last4= Semenova |first4= Elizaveta |last5= Morgan |first5= Paul |journal= Chemical Research in Toxicology |volume= 33 |issue= 1 |pages= 239–248 |pmid= 31535850 |s2cid= 202689667 }}</ref>
[[जनरल (संभाव्य प्रोग्रामिंग)]] लाइब्रेरी (जूलिया में भी लिखी गई) को दृष्टि और रोबोटिक्स कार्यों पर लागू किया गया है।<ref>{{Cite web|url=https://venturebeat.com/2019/06/27/mits-gen-programming-system-allows-users-to-easily-create-computer-vision-statistical-ai-and-robotics-programs/|title=एमआईटी का जनरल प्रोग्रामिंग सिस्टम एआई परियोजनाओं के लिए सीखने की प्रक्रिया को समतल करता है|date=2019-06-27|website=VentureBeat|language=en-US|access-date=2019-06-27}}</ref>
 
हाल ही में, संभाव्य प्रोग्रामिंग प्रणाली ट्यूरिंग.jl को विभिन्न फार्मास्युटिकल <ref name="pharma-turing">{{Citation|title= Predicting Drug-Induced Liver Injury with Bayesian Machine Learning |year= 2020 |doi= 10.1021/acs.chemrestox.9b00264 |url= https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrestox.9b00264|last1= Williams |first1= Dominic P. |last2= Lazic |first2= Stanley E. |last3= Foster |first3= Alison J. |last4= Semenova |first4= Elizaveta |last5= Morgan |first5= Paul |journal= Chemical Research in Toxicology |volume= 33 |issue= 1 |pages= 239–248 |pmid= 31535850 |s2cid= 202689667 }}</ref> और अर्थशास्त्र अनुप्रयोगों में लागू किया गया है।<ref>{{Cite journal|last1=Semenova|first1=Elizaveta|last2=Williams|first2=Dominic P.|last3=Afzal|first3=Avid M.|last4=Lazic|first4=Stanley E.|date=2020-11-01|title=विषाक्तता की भविष्यवाणी के लिए एक बायेसियन तंत्रिका नेटवर्क|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468111320300438|journal=Computational Toxicology|language=en|volume=16|pages=100133|doi=10.1016/j.comtox.2020.100133|s2cid=225362130|issn=2468-1113}}</ref>
 
जूलिया पैकेज Zygote.jl को Turing.jl के साथ जोड़कर जूलिया में संभाव्य प्रोग्रामिंग को अलग-अलग प्रोग्रामिंग के साथ भी जोड़ा गया है। <ref name="diffprog-zygote">{{Citation|date=2019|title=∂P: A Differentiable Programming System to Bridge Machine Learning and Scientific Computing|arxiv=1907.07587|last1=Innes|first1=Mike|last2=Edelman|first2=Alan|last3=Fischer|first3=Keno|last4=Rackauckas|first4=Chris|last5=Saba|first5=Elliot|author6=Viral B Shah|last7=Tebbutt|first7=Will}}</ref>
जूलिया पैकेज Zygote.jl को Turing.jl के साथ जोड़कर जूलिया में संभाव्य प्रोग्रामिंग को अलग-अलग प्रोग्रामिंग के साथ भी जोड़ा गया है। <ref name="diffprog-zygote">{{Citation|date=2019|title=∂P: A Differentiable Programming System to Bridge Machine Learning and Scientific Computing|arxiv=1907.07587|last1=Innes|first1=Mike|last2=Edelman|first2=Alan|last3=Fischer|first3=Keno|last4=Rackauckas|first4=Chris|last5=Saba|first5=Elliot|author6=Viral B Shah|last7=Tebbutt|first7=Will}}</ref>
अनुभूति के मॉडल को विकसित करने और मूल्यांकन करने के लिए [[बायेसियन संज्ञानात्मक विज्ञान]] में संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का भी आमतौर पर उपयोग किया जाता है। <ref>{{cite web |last1=Goodman |first1=Noah D |last2=Tenenbaum |first2=Joshua B |last3=Buchsbaum |first3=Daphna |last4=Hartshorne |first4=Joshua |last5=Hawkins |first5=Robert |last6=O'Donnell |first6=Timothy J |last7=Tessler |first7=Michael Henry |title=अनुभूति के संभाव्य मॉडल|url=http://probmods.org/ |website=अनुभूति के संभाव्य मॉडल- 2nd Edition |access-date=27 May 2023}}</ref>


अनुभूति के मॉडल को विकसित करने और मूल्यांकन करने के लिए [[बायेसियन संज्ञानात्मक विज्ञान]] में संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का भी सामान्यतः उपयोग किया जाता है। <ref>{{cite web |last1=Goodman |first1=Noah D |last2=Tenenbaum |first2=Joshua B |last3=Buchsbaum |first3=Daphna |last4=Hartshorne |first4=Joshua |last5=Hawkins |first5=Robert |last6=O'Donnell |first6=Timothy J |last7=Tessler |first7=Michael Henry |title=अनुभूति के संभाव्य मॉडल|url=http://probmods.org/ |website=अनुभूति के संभाव्य मॉडल- 2nd Edition |access-date=27 May 2023}}</ref>
== संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ ==
== संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ ==
पीपीएल अक्सर मूल भाषा से विस्तारित होते हैं। अंतर्निहित बुनियादी भाषा का चुनाव मूल भाषा के [[ऑन्टोलॉजी (सूचना विज्ञान)]] के मॉडल की समानता के साथ-साथ व्यावसायिक विचारों और व्यक्तिगत पसंद पर निर्भर करता है। उदाहरण के तौर पर डिंपल<ref name="DMPL"/>और चिंपल<ref name="CHMPL"/>[[जावा (प्रोग्रामिंग भाषा)]] पर आधारित हैं, Infer.NET .NET फ्रेमवर्क पर आधारित है,<ref name="INFET"/>जबकि PRISM [[प्रोलॉग]] से विस्तारित है।<ref name="PRISM"/>हालाँकि, [[WinBUGS]] जैसे कुछ PPLs स्व-निहित भाषा की पेशकश करते हैं, जो सांख्यिकीय मॉडलों के गणितीय प्रतिनिधित्व को बारीकी से मैप करता है, जिसका किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा में कोई स्पष्ट मूल नहीं है।<ref name="BUGS"/><ref name="Stan"/>  
पीपीएल अक्सर मूल भाषा से विस्तारित होते हैं। अंतर्निहित मूलभूत भाषा का चुनाव मूल भाषा के [[ऑन्टोलॉजी (सूचना विज्ञान)]] के मॉडल की समानता के साथ-साथ व्यावसायिक विचारों और व्यक्तिगत पसंद पर निर्भर करता है। उदाहरण के तौर पर डिंपल<ref name="DMPL"/> और चिंपल <ref name="CHMPL"/>[[जावा (प्रोग्रामिंग भाषा)]] पर आधारित हैं,इन्फेर.नेट .नेट फ्रेमवर्क पर आधारित है,<ref name="INFET"/> जबकि प्रिज्म [[प्रोलॉग]] से विस्तारित है। <ref name="PRISM"/> चूँकि, [[WinBUGS|विनबग्स]] जैसे कुछ पीपीएलएस स्व-निहित भाषा की पेशकश करते हैं, जो सांख्यिकीय मॉडलों के गणितीय प्रतिनिधित्व को बारीकी से मैप करता है, जिसका किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा में कोई स्पष्ट मूल नहीं है।<ref name="BUGS"/><ref name="Stan"/>  
गिब्स सैंपलिंग (और संबंधित एल्गोरिदम) का उपयोग करके बायेसियन गणना करने के लिए WinBUGS की भाषा लागू की गई थी। यद्यपि इसे अपेक्षाकृत पुरानी प्रोग्रामिंग भाषा (पास्कल) में लागू किया गया है, यह भाषा लचीले कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय मॉडल के लिए बायेसियन अनुमान की अनुमति देती है। स्टैंडअलोन पैकेज WinBUGS (या संबंधित R पैकेज, rbugs और r2winbugs) और JAGS (जस्ट अदर गिब्स सैम्पलर, अन्य R) का उपयोग करके अलग-अलग कम्प्यूटेशनल विकल्पों (सैंपलर) और कन्वेंशन या डिफॉल्ट के माध्यम से अनुमान लगाने के लिए बायेसियन मॉडल को निर्दिष्ट करने के लिए ही BUGS भाषा का उपयोग किया जा सकता है। पैकेट)। हाल ही में, बायेसियन मॉडल विनिर्देश और अनुमान का समर्थन करने वाली अन्य भाषाएं अंतर्निहित बायेसियन गणना के लिए अलग या अधिक कुशल विकल्पों की अनुमति देती हैं, और आर डेटा विश्लेषण और प्रोग्रामिंग वातावरण से पहुंच योग्य हैं, उदाहरण के लिए: [[स्टेन (सॉफ्टवेयर)]], निम्बल और एनयूटीएस। BUGS भाषा का प्रभाव इन बाद की भाषाओं में स्पष्ट है, जो मॉडल विनिर्देश के कुछ पहलुओं के लिए समान वाक्यविन्यास का भी उपयोग करते हैं।


कई पीपीएल सक्रिय विकास में हैं, जिनमें कुछ बीटा परीक्षण में हैं। दो लोकप्रिय उपकरण स्टेन और [[PyMC]] हैं।<ref>{{Cite web|url=http://blog.fastforwardlabs.com/2017/01/30/the-algorithms-behind-probabilistic-programming.html|title=संभाव्य प्रोग्रामिंग के पीछे एल्गोरिदम|access-date=2017-03-10}}</ref>
गिब्स सैंपलिंग (और संबंधित एल्गोरिदम) का उपयोग करके बायेसियन गणना करने के लिए विनबग्स की भाषा लागू की गई थी। यद्यपि इसे अपेक्षाकृत प्राचीन प्रोग्रामिंग भाषा (पास्कल) में लागू किया गया है, यह भाषा लचीले कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय मॉडल के लिए बायेसियन अनुमान की अनुमति देती है। स्टैंडअलोन पैकेज विनबग्स (या संबंधित R पैकेज, बग्स और r2विनबग्स) और जाग्स(जस्ट अदर गिब्स सैंपलर) का उपयोग करके, अलग-अलग कम्प्यूटेशनल विकल्पों ("सैंपलर") और सम्मेलनों या डिफ़ॉल्ट के माध्यम से अनुमान लगाने के लिए बायेसियन मॉडल को निर्दिष्ट करने के लिए एक ही बग्स भाषा का उपयोग किया जा सकता है। एक और आर पैकेज)। हाल ही में, बायेसियन मॉडल विनिर्देश और अनुमान का समर्थन करने वाली अन्य भाषाएं अंतर्निहित बायेसियन गणना के लिए अलग या अधिक कुशल विकल्पों की अनुमति देती हैं, और आर डेटा विश्लेषण और प्रोग्रामिंग वातावरण से पहुंच योग्य हैं, उदाहरण के लिए:[[स्टेन (सॉफ्टवेयर)]],निम्बल और एनयूटीएस।बग्स भाषा का प्रभाव इन बाद की भाषाओं में स्पष्ट है, जो मॉडल विनिर्देश के कुछ पहलुओं के लिए समान वाक्य विन्यास का भी उपयोग करते हैं।




कई पीपीएल सक्रिय विकास में हैं, जिनमें कुछ बीटा परीक्षण में भी सम्मिलित हैं। और दो लोकप्रिय उपकरण स्टेन और [[PyMC]] हैं।<ref>{{Cite web|url=http://blog.fastforwardlabs.com/2017/01/30/the-algorithms-behind-probabilistic-programming.html|title=संभाव्य प्रोग्रामिंग के पीछे एल्गोरिदम|access-date=2017-03-10}}</ref>
=== संबंधपरक ===
=== संबंधपरक ===
एक संभाव्य संबंधपरक प्रोग्रामिंग भाषा (पीआरपीएल) पीपीएल है जिसे विशेष रूप से [[संभाव्य संबंधपरक मॉडल]] (पीआरएम) का वर्णन और अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एक संभाव्य संबंधपरक प्रोग्रामिंग भाषा (पीआरपीएल) पीपीएल है जिसे विशेष रूप से [[संभाव्य संबंधपरक मॉडल]] (पीआरएम) का वर्णन और अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।


एक पीआरएम आमतौर पर संबंधित वितरणों को कम करने, अनुमान लगाने और खोज के लिए एल्गोरिदम के सेट के साथ विकसित किया जाता है, जो संबंधित पीआरपीएल में एम्बेडेड होते हैं।
एक पीआरएम सामान्यतः संबंधित वितरणों को कम करने, अनुमान लगाने और खोज के लिए एल्गोरिदम के सेट के साथ विकसित किया जाता है, जो संबंधित पीआरपीएल में एम्बेडेड होते हैं।


=== संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची ===
=== संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची ===
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| BayesDB<ref name="BAYESDB"/> || [[SQLite]], [[Python (programming language)|Python]] ||  
| BayesDB<ref name="BAYESDB"/> || [[SQLite]], [[Python (programming language)|Python]] ||  
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| PRISM<ref name="PRISM"/>  || [[B-Prolog]] ||
| प्रिज्म<ref name="PRISM"/>  || [[B-Prolog]] ||
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| [[Infer.NET]]<ref name="INFET"/> || .NET Framework || .NET Framework
| [[Infer.NET]]<ref name="INFET"/> || .NET Framework || .NET Framework
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== कठिनाई ==
== कठिनाई ==
संभाव्यता वितरण के रूप में चर के बारे में तर्क करना नौसिखिया प्रोग्रामर के लिए कठिनाइयों का कारण बनता है, लेकिन इन कठिनाइयों को बायेसियन नेटवर्क विज़ुअलाइज़ेशन और स्रोत कोड संपादक के भीतर एम्बेडेड चर वितरण के ग्राफ़ के उपयोग के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है।<ref>{{Cite book|last1=Gorinova|first1=Maria I.|last2=Sarkar|first2=Advait|last3=Blackwell|first3=Alan F.|last4=Syme|first4=Don|date=2016-01-01|title=नौसिखियों के लिए एक जीवंत, बहु-प्रतिनिधित्व संभाव्य प्रोग्रामिंग वातावरण|journal=Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems|series=CHI '16|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=2533–2537|doi=10.1145/2858036.2858221|isbn=9781450333627|s2cid=3201542}}</ref>
संभाव्यता वितरण के रूप में चर के बारे में तर्क करना नोवाईस प्रोग्रामर के लिए कठिनाइयों का कारण बनता है, किन्तु इन कठिनाइयों को बायेसियन नेटवर्क विज़ुअलाइज़ेशन और स्रोत कोड संपादक के भीतर एम्बेडेड चर वितरण के ग्राफ़ के उपयोग के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है।<ref>{{Cite book|last1=Gorinova|first1=Maria I.|last2=Sarkar|first2=Advait|last3=Blackwell|first3=Alan F.|last4=Syme|first4=Don|date=2016-01-01|title=नौसिखियों के लिए एक जीवंत, बहु-प्रतिनिधित्व संभाव्य प्रोग्रामिंग वातावरण|journal=Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems|series=CHI '16|location=New York, NY, USA|publisher=ACM|pages=2533–2537|doi=10.1145/2858036.2858221|isbn=9781450333627|s2cid=3201542}}</ref>
 
 
==यह भी देखें==
==यह भी देखें==
*[[सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षा]]
*[[सांख्यिकीय संबंधपरक शिक्षा]]

Revision as of 13:27, 15 July 2023

Programming paradigms


संभाव्य प्रोग्रामिंग (पीपी) एक प्रोग्रामिंग प्रतिमान है जिसमें संभाव्य मॉडल निर्दिष्ट किए जाते हैं और इन मॉडलों के लिए अनुमान स्वचालित रूप से किया जाता है।[1] यह संभाव्य मॉडलिंग और पारंपरिक सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग को एकीकृत करने के प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है ताकि पूर्व को आसान और अधिक व्यापक रूप से लागू किया जा सके।[2] [3] इसका उपयोग ऐसी प्रणालियाँ बनाने के लिए किया जा सकता है जो अनिश्चितता की स्थिति में निर्णय लेने में मदद करती हैं।

संभाव्य प्रोग्रामिंग के लिए उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं को संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाएं (पीपीएल) कहा जाता है।

अनुप्रयोग

संभाव्य तर्क का उपयोग विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए किया गया है जैसे स्टॉक की कीमतों की पूर्वानुमान करना हैं| और फिल्मों की सिफारिश करना, कंप्यूटर का निदान करना, साइबर घुसपैठ का पता लगाना और छवि का पता लगाना होता हैं ।[4] चूँकि, हाल तक (आंशिक रूप से सीमित कंप्यूटिंग शक्ति के कारण), संभाव्य प्रोग्रामिंग का दायरा सीमित था, और अधिकांश अनुमान एल्गोरिदम को प्रत्येक कार्य के लिए मैन्युअल रूप से लिखना पड़ता था।

फिर भी, 2015 में, उन चेहरों की 2डी छवियों के आधार पर मानव चेहरों के 3डी मॉडल तैयार करने के लिए 50-लाइन संभाव्य कंप्यूटर दृष्टि प्रोग्राम का उपयोग किया गया था। प्रोग्राम ने अपनी अनुमान पद्धति के आधार के रूप में व्युत्क्रम ग्राफिक्स का उपयोग किया, और जूलिया (प्रोग्रामिंग भाषा) में पिक्चर पैकेज का उपयोग करके बनाया गया था।[4]इससे कोड की 50 पंक्तियों में वह संभव हो गया, जिसमें हजारों की आवश्यकता होती थी।[5][6]

जनरल (संभाव्य प्रोग्रामिंग) लाइब्रेरी (जूलिया में भी लिखी गई) को दृष्टि और रोबोटिक्स कार्यों पर लागू किया गया है।[7]

हाल ही में, संभाव्य प्रोग्रामिंग प्रणाली ट्यूरिंग.jl को विभिन्न फार्मास्युटिकल [8] और अर्थशास्त्र अनुप्रयोगों में लागू किया गया है।[9]

जूलिया पैकेज Zygote.jl को Turing.jl के साथ जोड़कर जूलिया में संभाव्य प्रोग्रामिंग को अलग-अलग प्रोग्रामिंग के साथ भी जोड़ा गया है। [10]

अनुभूति के मॉडल को विकसित करने और मूल्यांकन करने के लिए बायेसियन संज्ञानात्मक विज्ञान में संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का भी सामान्यतः उपयोग किया जाता है। [11]

संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ

पीपीएल अक्सर मूल भाषा से विस्तारित होते हैं। अंतर्निहित मूलभूत भाषा का चुनाव मूल भाषा के ऑन्टोलॉजी (सूचना विज्ञान) के मॉडल की समानता के साथ-साथ व्यावसायिक विचारों और व्यक्तिगत पसंद पर निर्भर करता है। उदाहरण के तौर पर डिंपल[12] और चिंपल [13]जावा (प्रोग्रामिंग भाषा) पर आधारित हैं,इन्फेर.नेट .नेट फ्रेमवर्क पर आधारित है,[14] जबकि प्रिज्म प्रोलॉग से विस्तारित है। [15] चूँकि, विनबग्स जैसे कुछ पीपीएलएस स्व-निहित भाषा की पेशकश करते हैं, जो सांख्यिकीय मॉडलों के गणितीय प्रतिनिधित्व को बारीकी से मैप करता है, जिसका किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा में कोई स्पष्ट मूल नहीं है।[16][17]

गिब्स सैंपलिंग (और संबंधित एल्गोरिदम) का उपयोग करके बायेसियन गणना करने के लिए विनबग्स की भाषा लागू की गई थी। यद्यपि इसे अपेक्षाकृत प्राचीन प्रोग्रामिंग भाषा (पास्कल) में लागू किया गया है, यह भाषा लचीले कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय मॉडल के लिए बायेसियन अनुमान की अनुमति देती है। स्टैंडअलोन पैकेज विनबग्स (या संबंधित R पैकेज, बग्स और r2विनबग्स) और जाग्स(जस्ट अदर गिब्स सैंपलर) का उपयोग करके, अलग-अलग कम्प्यूटेशनल विकल्पों ("सैंपलर") और सम्मेलनों या डिफ़ॉल्ट के माध्यम से अनुमान लगाने के लिए बायेसियन मॉडल को निर्दिष्ट करने के लिए एक ही बग्स भाषा का उपयोग किया जा सकता है। एक और आर पैकेज)। हाल ही में, बायेसियन मॉडल विनिर्देश और अनुमान का समर्थन करने वाली अन्य भाषाएं अंतर्निहित बायेसियन गणना के लिए अलग या अधिक कुशल विकल्पों की अनुमति देती हैं, और आर डेटा विश्लेषण और प्रोग्रामिंग वातावरण से पहुंच योग्य हैं, उदाहरण के लिए:स्टेन (सॉफ्टवेयर),निम्बल और एनयूटीएस।बग्स भाषा का प्रभाव इन बाद की भाषाओं में स्पष्ट है, जो मॉडल विनिर्देश के कुछ पहलुओं के लिए समान वाक्य विन्यास का भी उपयोग करते हैं।


कई पीपीएल सक्रिय विकास में हैं, जिनमें कुछ बीटा परीक्षण में भी सम्मिलित हैं। और दो लोकप्रिय उपकरण स्टेन और PyMC हैं।[18]

संबंधपरक

एक संभाव्य संबंधपरक प्रोग्रामिंग भाषा (पीआरपीएल) पीपीएल है जिसे विशेष रूप से संभाव्य संबंधपरक मॉडल (पीआरएम) का वर्णन और अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एक पीआरएम सामान्यतः संबंधित वितरणों को कम करने, अनुमान लगाने और खोज के लिए एल्गोरिदम के सेट के साथ विकसित किया जाता है, जो संबंधित पीआरपीएल में एम्बेडेड होते हैं।

संभाव्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची

यह सूची वर्तमान में उपलब्ध लोगों की विविधता का सारांश प्रस्तुत करती है, और उनकी उत्पत्ति को स्पष्ट करती है।

Name Extends from Host language
Analytica[19] C++
bayesloop[20][21] Python Python
Bean Machine[22] PyTorch Python
CuPPL[23] NOVA[24]
Venture[25] Scheme C++
Probabilistic-C[26] C C
Anglican[27] Clojure Clojure
IBAL[28] OCaml
BayesDB[29] SQLite, Python
प्रिज्म[15] B-Prolog
Infer.NET[14] .NET Framework .NET Framework
dimple[12] MATLAB, Java
chimple[13] MATLAB, Java
BLOG[30] Java
diff-SAT[31] Answer set programming, SAT (DIMACS CNF)
PSQL[32] SQL
BUGS[16] Pascal
FACTORIE[33] Scala Scala
PMTK[34] MATLAB MATLAB
Alchemy[35] C++
Dyna[36] Prolog
Figaro[37] Scala Scala
Church[38] Scheme Various: JavaScript, Scheme
ProbLog[39] Prolog Python
ProBT[40] C++, Python
Stan[17] BUGS C++
Hakaru[41] Haskell Haskell
BAli-Phy (software)[42] Haskell C++
ProbCog[43] Java, Python
Gamble[44] Racket
PWhile[45] While Python
Tuffy[46] Java
PyMC[47] Python Python
Rainier[48][49] Scala Scala
greta[50] TensorFlow R
pomegranate[51] Python Python
Lea[52] Python Python
WebPPL[53] JavaScript JavaScript
Let's Chance[54] Scratch JavaScript
Picture[4] Julia Julia
Turing.jl[55] Julia Julia
Gen[56] Julia Julia
Low-level First-order PPL[57] Python, Clojure, Pytorch Various: Python, Clojure
Troll[58] Moscow ML
Edward[59] TensorFlow Python
TensorFlow Probability[60] TensorFlow Python
Edward2[61] TensorFlow Probability Python
Pyro[62] PyTorch Python
NumPyro[63] JAX Python
Saul[64] Scala Scala
RankPL[65] Java
Birch[66] C++
PSI[67] D
Blang[68]


कठिनाई

संभाव्यता वितरण के रूप में चर के बारे में तर्क करना नोवाईस प्रोग्रामर के लिए कठिनाइयों का कारण बनता है, किन्तु इन कठिनाइयों को बायेसियन नेटवर्क विज़ुअलाइज़ेशन और स्रोत कोड संपादक के भीतर एम्बेडेड चर वितरण के ग्राफ़ के उपयोग के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है।[69]

यह भी देखें

टिप्पणियाँ

  1. ↑ "Probabilistic programming does in 50 lines of code what used to take thousands". phys.org. April 13, 2015. Retrieved 2015-04-13.
  2. ↑ Pfeffer, Avrom (2014), Practical Probabilistic Programming, Manning Publications. p.28. ISBN 978-1 6172-9233-0
  3. ↑ "संभाव्य प्रोग्रामिंग". probabilistic-programming.org. Archived from the original on January 10, 2016. Retrieved December 24, 2013.
  4. ↑ 4.0 4.1 4.2 "लघु संभाव्य प्रोग्रामिंग मशीन-लर्निंग कोड कंप्यूटर-विज़न कार्यों के लिए जटिल प्रोग्रामों को प्रतिस्थापित करता है". KurzweilAI. April 13, 2015. Retrieved 27 Nov 2017.
  5. ↑ Hardesty, Larry (April 13, 2015). "ग्राफ़िक्स उलटे".
  6. ↑ "एमआईटी खौफनाक दिमाग बनाने के लिए मशीन-लर्निंग स्क्रिप्ट दिखाता है". The Register.
  7. ↑ "एमआईटी का जनरल प्रोग्रामिंग सिस्टम एआई परियोजनाओं के लिए सीखने की प्रक्रिया को समतल करता है". VentureBeat (in English). 2019-06-27. Retrieved 2019-06-27.
  8. ↑ Williams, Dominic P.; Lazic, Stanley E.; Foster, Alison J.; Semenova, Elizaveta; Morgan, Paul (2020), "Predicting Drug-Induced Liver Injury with Bayesian Machine Learning", Chemical Research in Toxicology, 33 (1): 239–248, doi:10.1021/acs.chemrestox.9b00264, PMID 31535850, S2CID 202689667
  9. ↑ Semenova, Elizaveta; Williams, Dominic P.; Afzal, Avid M.; Lazic, Stanley E. (2020-11-01). "विषाक्तता की भविष्यवाणी के लिए एक बायेसियन तंत्रिका नेटवर्क". Computational Toxicology (in English). 16: 100133. doi:10.1016/j.comtox.2020.100133. ISSN 2468-1113. S2CID 225362130.
  10. ↑ Innes, Mike; Edelman, Alan; Fischer, Keno; Rackauckas, Chris; Saba, Elliot; Viral B Shah; Tebbutt, Will (2019), ∂P: A Differentiable Programming System to Bridge Machine Learning and Scientific Computing, arXiv:1907.07587
  11. ↑ Goodman, Noah D; Tenenbaum, Joshua B; Buchsbaum, Daphna; Hartshorne, Joshua; Hawkins, Robert; O'Donnell, Timothy J; Tessler, Michael Henry. "अनुभूति के संभाव्य मॉडल". अनुभूति के संभाव्य मॉडल- 2nd Edition. Retrieved 27 May 2023.
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बाहरी संबंध

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