सशर्त प्रायिकता लागू करना

एडवांस्ड Probability: डेटा में अनिश्चितता

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

सशर्त प्रायिकता समझना

• घटना A हो चुकी है, इस शर्त पर घटना B की प्रायिकता
• उदाहरण:
  • ग्राहक ने प्रोडक्ट पेज देखा (घटना A)

सशर्त प्रायिकता समझना

• घटना A हो चुकी है, इस शर्त पर घटना B की प्रायिकता
• उदाहरण:
  • ग्राहक ने प्रोडक्ट पेज देखा (घटना A)
  • क्या ग्राहक खरीद करेगा? (घटना B)

सशर्त प्रायिकता के वास्तविक उपयोग

• ग्राहक रिटेंशन विश्लेषण:
  • प्रीमियम फीचर्स के उपयोग पर, क्या ग्राहक रिन्यू करेगा?
• फ्रॉड डिटेक्शन:
  • असामान्य खर्च पैटर्न पर, क्या ट्रांजैक्शन फ्रॉड है?
• सप्लाई चेन ऑप्टिमाइजेशन:
  • खराब मौसम में देरी की संभावना?

Bayes' theorem से प्रायिकताएँ संशोधित करना

• नए साक्ष्यों से प्रायिकताएँ अपडेट करें
• शुरू करें: prior probabilities + नया डेटा + likelihood

Bayes' theorem से प्रायिकताएँ संशोधित करना

• नए साक्ष्यों से प्रायिकताएँ अपडेट करें
• शुरू करें: prior probabilities + नया डेटा + likelihood
• अंत में: posterior probabilities

Bayesian मॉडलिंग और निर्णय-निर्माण

• जैसे-जैसे नया डेटा आता है, निरंतर अपडेट
• अनिश्चितता और अधूरा डेटा संभालें
• निर्णय-निर्माण को अपनाएँ और सुधारें

उदाहरण: फ्रॉड डिटेक्शन

• क्रेडिट कार्ड फ्रॉड ट्रैक करने के लिए Bayesian मॉडल
  • इंडस्ट्री डेटा पर prior probability: 2%
• नया ट्रांजैक्शन
  • खर्च में अचानक बदलाव का व्यवहार
    • फ्रॉडulent ट्रांजैक्शन में 85% में मौजूद
    • वैध ट्रांजैक्शन में केवल 5% में
  • अपडेटेड posterior probability काफ़ी बढ़कर 25.8% हो जाती है
• ट्रांजैक्शन रिव्यू के लिए फ़्लैग किया जाता है

अभ्यास करते हैं!

एडवांस्ड Probability: डेटा में अनिश्चितता