Je se pogosto uporablja pri strojnem učenju Povprečnje Bayesovega modela je običajen algoritem nadzorovanega učenja. Naivni Bayesovi klasifikatorji so pogosti pri klasifikacijskih nalogah. Bayesian se danes uporablja pri globokem učenju, kar omogoča algoritmom globokega učenja, da se učijo iz majhnih naborov podatkov.
Kje se Bayesova statistika uporablja pri strojnem učenju?
Ljudje uporabljajo Bayesove metode na številnih področjih: od razvoja iger do odkrivanja zdravil. Dajejo supermoči številnim algoritmom strojnega učenja: obravnava manjkajočih podatkov, pridobivanje veliko več informacij iz majhnih nizov podatkov.
Zakaj je Bayesova statistika pomembna za strojno učenje?
Natančneje, iteracija Bayesove statistike je zelo posebna v uporabi, saj strokovnjakom za podatke omogoča natančnejše predvidevanje. Trenutno ima Bayesova statistika pomembno vlogo pri pametnem izvajanju algoritmov strojnega učenja, saj daje fleksibilnost strokovnjakom za podatke pri delu z velikimi podatki
Ali je Bayesova statistika uporabna?
Vedno več je trditev, da je Bayesova statistika veliko bolj priročna za klinične raziskave (5), in vse več je poskusov uporabe tako pogostih kot Bayesovskih statistik za obdelavo podatkov v kliničnih raziskavah, a pomembnost Bayesove statistike tudi poveča, ker je temeljnega pomena za strojno učenje …
Kdaj naj uporabim Bayesovo statistiko?
Bayesova statistika je primerna če imate nepopolne informacije, ki jih je mogoče posodobiti po nadaljnjem opazovanju ali poskusu. Začnete s predhodno (prepričanje ali ugibanje), ki je posodobljeno z Bayesovim zakonom, da dobite posteriorno (izboljšano ugibanje).
