ეს ფართოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში ბაიესის მოდელის საშუალო შეფასება ჩვეულებრივი ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმია. გულუბრყვილო Bayes კლასიფიკატორები გავრცელებულია კლასიფიკაციის ამოცანებში. Bayesian გამოიყენება ღრმა სწავლაში ამ დღეებში, რაც ღრმა სწავლის ალგორითმებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ მცირე მონაცემთა ნაკრებიდან.
სად გამოიყენება ბაიესის სტატისტიკა მანქანათმცოდნეობაში?
ხალხი იყენებს ბაიესის მეთოდებს ბევრ სფეროში: თამაშის შემუშავებიდან წამლების აღმოჩენამდე. ისინი აძლევენ სუპერძალას მანქანური სწავლების ბევრ ალგორითმს: გამოტოვებული მონაცემების დამუშავება, გაცილებით მეტი ინფორმაციის მოპოვება მცირე მონაცემთა ნაკრებიდან.
რატომ არის ბაიესის სტატისტიკა მნიშვნელოვანი მანქანური სწავლისთვის?
უფრო კონკრეტულად, ბაიესის სტატისტიკის იტერატივი ძალიან სპეციფიკურია გამოყენებაში, ის მონაცემთა ექსპერტებს საშუალებას აძლევს უფრო ზუსტად განახორციელონ მოლოდინი. ამჟამად, ბაიესის სტატისტიკას აქვს მნიშვნელოვანი როლი მანქანური სწავლების ალგორითმების ჭკვიანურ შესრულებაში, რადგან ის აძლევს მონაცემთა ექსპერტებს მოქნილობას დიდ მონაცემებთან მუშაობისთვის
სასარგებლოა თუ არა ბაიესის სტატისტიკა?
არის უფრო და უფრო მეტი პრეტენზია, რომ ბაიესის სტატისტიკა ბევრად უფრო მოსახერხებელია კლინიკური კვლევისთვის (5), და მეტი მცდელობა გამოიყენოს როგორც ხშირი, ისე ბაიესის სტატისტიკა მონაცემთა დამუშავებისთვის კლინიკურ კვლევებში, მაგრამ ბაიესის სტატისტიკის მნიშვნელობა ასევე იზრდება, რადგან ის ფუნდამენტურია მანქანური სწავლისთვის…
როდის გამოვიყენო ბაიესის სტატისტიკა?
ბაიესის სტატისტიკა შესაბამისია როცა თქვენ გაქვთ არასრული ინფორმაცია, რომელიც შეიძლება განახლდეს შემდგომი დაკვირვების ან ექსპერიმენტის შემდეგ. თქვენ იწყებთ წინარე (რწმენით ან გამოცნობით), რომელიც განახლებულია ბეიზის კანონით, რათა მიიღოთ შემდგომი (გაუმჯობესებული გამოცნობა).
