To je široko koristi u mašinskom učenju Bajesov model usrednjavanja je uobičajen algoritam učenja pod nadzorom. Naivni Bayesovi klasifikatori su uobičajeni u zadacima klasifikacije. Bayesian se ovih dana koristi u dubokom učenju, što omogućava algoritmima dubokog učenja da uče iz malih skupova podataka.
Gdje se Bayesova statistika koristi u mašinskom učenju?
Ljudi primjenjuju Bayesove metode u mnogim područjima: od razvoja igara do otkrivanja lijekova. Oni daju supermoći mnogim algoritmima mašinskog učenja: rukovanje nedostajućim podacima, izdvajanje mnogo više informacija iz malih skupova podataka.
Zašto je Bayesova statistika važna za mašinsko učenje?
Tačnije, iteracija Bayesove statistike je vrlo specifična u upotrebi, omogućava stručnjacima za podatke da preciznije urade anticipaciju. U današnje vrijeme Bayesova statistika ima značajnu ulogu u pametnom izvršavanju algoritama za strojno učenje jer daje fleksibilnost stručnjacima za podatke za rad s velikim podacima
Je li Bayesova statistika korisna?
Sve je više tvrdnji da je Bayesova statistika mnogo pogodnija za klinička istraživanja (5), i sve više pokušaja korištenja i frekventističke i Bayesove statistike za obradu podataka u kliničkim istraživanjima, ali značaj Bayesove statistike također povećava jer je fundamentalno za mašinsko učenje…
Kada trebam koristiti Bayesovu statistiku?
Bayesova statistika je prikladna kada imate nepotpune informacije koje se mogu ažurirati nakon daljeg posmatranja ili eksperimenta. Počinjete s prethodnim (vjerovanje ili nagađanje) koji je ažuriran Bayesovim zakonom da dobijete posterior (poboljšano nagađanje).
