Այն լայնորեն օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ Բայեսյան մոդելի միջինացումը սովորական վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմ է: Միամիտ Bayes դասակարգիչները սովորական են դասակարգման առաջադրանքներում: Բայեսյանները այսօր օգտագործվում են խորը ուսուցման մեջ, ինչը թույլ է տալիս խորը ուսուցման ալգորիթմներին սովորել փոքր տվյալների հավաքածուներից:
Որտե՞ղ է օգտագործվում Բայեսյան վիճակագրությունը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մարդիկ կիրառում են Բայեսյան մեթոդները շատ ոլորտներում՝ սկսած խաղերի մշակումից մինչև դեղերի հայտնաբերում: Նրանք գերհզորություն են տալիս մեքենայական ուսուցման բազմաթիվ ալգորիթմներին.
Ինչու է Բայեսյան վիճակագրությունը կարևոր մեքենայական ուսուցման համար:
Ավելի կոնկրետ, Բայեսյան վիճակագրության կրկնվող տարբերակը շատ հատուկ է կիրառման մեջ, այն թույլ է տալիս տվյալների փորձագետներին ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ կատարել: Ներկայումս Բայեսյան վիճակագրությունը զգալի դեր ունի մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների խելացի կատարման գործում, քանի որ այն տալիս է տվյալների փորձագետներին մեծ տվյալների հետ աշխատելու ճկունություն
Օգտակար է արդյոք Բայեսյան վիճակագրությունը:
Կան ավելի ու ավելի շատ պնդումներ, որ Բայեսյան վիճակագրությունը շատ ավելի հարմար է կլինիկական հետազոտության համար (5), և ավելի շատ փորձեր են արվում օգտագործել ինչպես հաճախակի, այնպես էլ բայեսյան վիճակագրությունը կլինիկական հետազոտություններում տվյալների մշակման համար, բայց բայեսյան վիճակագրության կարևորությունը նաև աճում է, քանի որ այն հիմնարար է մեքենայական ուսուցման համար…
Ե՞րբ պետք է օգտագործեմ Բայեսյան վիճակագրությունը:
Բայեսյան վիճակագրությունը տեղին է երբ ունեք թերի տեղեկատվություն, որը կարող է թարմացվել հետագա դիտարկումից կամ փորձից հետո: Դուք սկսում եք նախորդից (հավատք կամ ենթադրություն), որը թարմացվում է Բեյսի օրենքով՝ հետին (բարելավված գուշակություն) ստանալու համար:
