Espaces d'Échantillonnage & Événements

Les mathématiques de l'incertitude

Les probabilités commencent par admettre que vous ne savez pas ce qui va se passer. Une pièce va être lancée, un dé roulé, une image va être classifiée. Avant qu'elle ne tombe, vous listez chaque façon dont cela pourrait se terminer. Cette liste complète des résultats possibles est l'espace d'échantillonnage, noté Ω (oméga majuscule).

Pour une seule pièce, Ω = {H, T}. Pour un dé, Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Chaque élément est un résultat, une façon complète et mutuellement exclusive dont le monde pourrait être après l'expérience.

Imaginez que vous tirez une carte d'un jeu mélangé. Avant de regarder, vous dressez la liste de toutes les cartes possibles : les 52. Toute cette liste est l'univers des possibles, la même idée que d'écrire Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6} pour un dé. "La carte est un cœur" est alors un événement, un sous-ensemble de 13 cartes de cette liste.

Où cela apparaît en MLQuand un classifieur d'images choisit parmi Ω = {cat, dog, bird, …}, cette liste de labels est un espace d'échantillonnage discret, et une question comme « le vrai label est-il un mammifère ? » est un événement, un sous-ensemble des classes. L'augmentation de données est une expérience aléatoire du même type : chaque recadrage, retournement, ou ajustement de couleur est un résultat tiré d'un…
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