Rantai Markov Monte Carlo (MCMC)

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) adalah metode pengambilan sampel dari suatu distribusi probabilitas untuk memperkirakan distribusi yang sama. Ini menggunakan simulasi Monte Carlo, yang merupakan teknik pemodelan sistem numerik. Ini digunakan dalam analisis statistik Bayesian untuk mengambil sampel dari distribusi probabilistik guna menyelidiki sifat-sifat distribusi tersebut. Ini dapat digunakan dalam berbagai estimasi statistik seperti distribusi posterior, inferensi Bayesian, dan bahkan estimasi kemungkinan maksimum.

Algoritma rantai Markov bekerja dengan cara berikut: algoritma dimulai dengan keadaan sistem yang acak, kemudian transisi diatur oleh probabilitas transisi. Dengan cara ini, sistem dipindahkan ke keadaan lain, dan kemudian proses diulangi hingga diperoleh jumlah sampel yang diinginkan. Proses ini memungkinkan perkiraan dibuat dari sampel distribusi asli, bukan seluruh distribusi.

Kegunaan MCMC adalah dapat memperkirakan distribusi berbagai parameter dengan sampel yang jauh lebih sedikit dibandingkan dengan simulasi Monte Carlo yang naif. Hal ini memungkinkan tugas-tugas yang menuntut komputasi dilakukan lebih cepat dan efisien. Secara khusus, MCMC telah digunakan secara luas dalam jaringan Bayesian, karena memungkinkan inferensi probabilistik dari variabel yang tidak diketahui melalui perhitungan distribusi posterior.

MCMC adalah teknik probabilistik yang populer dan dipelajari dengan baik, yang memiliki implikasi luas dalam bidang sains dan teknik. Tidak hanya digunakan dalam jaringan Bayesian dan estimasi algoritma, namun juga telah diterapkan pada berbagai masalah ilmiah dan teknik lainnya, seperti regresi linier dan nonlinier, pengenalan gambar, optimasi, dan kontrol sistem.

Secara keseluruhan, Markov Chain Monte Carlo adalah teknik probabilistik yang kuat yang digunakan di banyak bidang ilmu komputer dan teknik. Ini dapat digunakan untuk memperkirakan distribusi probabilitas, menyimpulkan variabel yang tidak diketahui, dan banyak lagi.