إنه يستخدم على نطاق واسع في التعلم الآلييعد متوسط نموذج بايز خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف شائعة. تعتبر مصنفات Naïve Bayes شائعة في مهام التصنيف. تُستخدم Bayesian في التعلم العميق هذه الأيام ، مما يسمح لخوارزميات التعلم العميق بالتعلم من مجموعات البيانات الصغيرة.
أين تُستخدم إحصاءات بايز في التعلم الآلي؟
يطبق الناس أساليب بايزي في العديد من المجالات: من تطوير اللعبة إلى اكتشاف الأدوية. إنها تمنح قوى خارقة للعديد من خوارزميات التعلم الآلي: معالجة البيانات المفقودة، واستخراج المزيد من المعلومات من مجموعات البيانات الصغيرة.
لماذا تعتبر إحصاءات بايز مهمة للتعلم الآلي؟
بشكل أكثر تحديدًا ، يعد تكرار إحصائيات بايز أمرًا خاصًا جدًا في الاستخدام ، فهو يسمح لخبراء البيانات بإجراء التوقع بشكل أكثر دقة. في الوقت الحالي ، تلعب إحصائيات بايز دورًا مهمًا في التنفيذ الذكي لخوارزميات التعلم الآلي ، حيث إنها تمنح المرونة لخبراء البيانات للعمل مع البيانات الضخمة
هل إحصائيات بايز مفيدة؟
هناك المزيد والمزيد من الادعاءات بأن إحصائيات Bayesian أكثر ملاءمة للبحث السريري (5) ، ومحاولات أكثر لاستخدام كل من الإحصائيات المتكررة و Bayesian لمعالجة البيانات في البحث السريري ، ولكن أهمية إحصائيات Bayesian أيضًا يزيدلأنه أساسي للتعلم الآلي …
متى يجب علي استخدام إحصائيات بايز؟
إحصائيات بايز مناسبة عندما يكون لديك معلومات غير كاملة قد يتم تحديثها بعد مزيد من الملاحظة أو التجربة. تبدأ بـ (اعتقاد أو تخمين) سابق يتم تحديثه بواسطة قانون بايز للحصول على تخمين لاحق (تخمين محسّن).
