Bayesian Program Synthesis (BPS), yapay zeka alanında, spesifikasyonlar veya verilerden otomatik olarak bilgisayar programları üretmeye yönelik, Bayesçi istatistiksel yöntemleri kullanan bir yaklaşımdır. Klasik programlamadan veya geleneksel makine öğrenmesinden farklı olarak, BPS program sentezi sürecine belirsizliği ve olasılıksal yapıyı açıkça entegre eder. Program oluşturmayı, gözlemlenen verilere ve ön bilgiye dayanarak, çok geniş bir program uzayında en olası programların bulunması gereken olasılıksal bir çıkarım problemi olarak ele alır. BPS, Bayesçi çıkarımın esnekliğini ve dayanıklılığını kullanarak, deterministik yaklaşımlardan ayrılır; bu sayede, farklı koşullara uyum sağlayabilen ve kademeli öğrenmeyi doğal olarak entegre edebilen programlar üretilebilir.
BPS genellikle, olasılıksal bir gramer veya program arama uzayı tanımlar, bu programların yapısı veya parametreleri üzerinde Bayesçi öncüller belirler ve bu uzayı verimli bir şekilde keşfetmek için çıkarım algoritmalarını kullanır. Böylelikle, karmaşık olasılıksal modeller veya belirli problemlere uygun algoritmalar otomatik olarak oluşturulabilir.
Kullanım alanları ve örnekler
BPS; veri analizi için otomatik model üretimi, istatistiksel modellemenin otomasyonu, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarımı ve robotikte deneysel planlar ya da kontrol stratejilerinin sentezi gibi alanlarda kullanılır. Bilimsel verilerde açıklayıcı modellerin otomatik keşfi ya da veri bilimi süreçlerinde en uygun işlem betiklerinin oluşturulması örnek olarak verilebilir.
Endüstride ise, BPS özelleştirilmiş yazılım geliştirmeyi hızlandırabilir, karmaşık modelleme görevlerini otomatikleştirebilir veya uyarlanabilir stratejiler üreterek süreçleri optimize edebilir.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
BPS için önde gelen araçlar ve çerçeveler arasında Gen (MIT), esnek bir olasılıksal programlama dili; Anglican (Clojure tabanlı); Pyro (PyTorch), Stan ve Edward (TensorFlow) yer alır; bunlar esas olarak olasılıksal çıkarıma odaklansa da bazı BPS görevlerine uyarlanabilir. Gelişmiş araştırmalar için Bayesian Program Learning (BPL) ve çeşitli Probabilistic Programming Languages da kullanılır.
Son gelişmeler ve eğilimler
Son gelişmeler, çıkarım algoritmalarının verimliliğinin artması ve BPS'nin derin öğrenme modelleriyle entegrasyonu (sembolik ve istatistiksel yaklaşımların birleşimi) üzerinedir. Üretilen programların yorumlanabilirliği ve doğrulanabilirliği ile veri bilimi ve yapay zekada karmaşık görevlerin otomasyonu konularına artan bir ilgi vardır. Endüstride BPS araçlarının yaygınlaşması ve otonom, uyarlanabilir sistemlerde anahtar bileşen olarak kullanılması eğilimleri göze çarpmaktadır.