C'est largement utilisé dans l'apprentissage automatique La moyenne du modèle bayésien est un algorithme d'apprentissage supervisé courant. Les classificateurs Bayes naïfs sont courants dans les tâches de classification. Le bayésien est utilisé dans l'apprentissage en profondeur de nos jours, ce qui permet aux algorithmes d'apprentissage en profondeur d'apprendre à partir de petits ensembles de données.
Où les statistiques bayésiennes sont-elles utilisées dans l'apprentissage automatique ?
Les gens appliquent les méthodes bayésiennes dans de nombreux domaines: du développement de jeux à la découverte de médicaments. Ils confèrent des super pouvoirs à de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique: gestion des données manquantes, extraction de beaucoup plus d'informations à partir de petits ensembles de données.
Pourquoi les statistiques bayésiennes sont-elles importantes pour l'apprentissage automatique ?
Plus précisément, l'itérative des statistiques bayésiennes est très particulière à l'usage, elle permet aux data experts de faire des anticipations plus fines. À l'heure actuelle, les statistiques bayésiennes jouent un rôle important dans l'exécution intelligente des algorithmes d'apprentissage automatique, car elles donnent aux experts en données la possibilité de travailler avec le Big Data
Les statistiques bayésiennes sont-elles utiles ?
Il y a de plus en plus d'affirmations selon lesquelles les statistiques bayésiennes sont beaucoup plus pratiques pour la recherche clinique (5), et de plus en plus de tentatives d'utilisation des statistiques fréquentistes et bayésiennes pour le traitement des données dans la recherche clinique, mais l'importance des statistiques bayésiennes également augmente parce que c'est fondamental pour l'apprentissage automatique…
Quand dois-je utiliser les statistiques bayésiennes ?
Les statistiques bayésiennes sont appropriées lorsque vous avez des informations incomplètes qui peuvent être mises à jour après une observation ou une expérience plus approfondie. Vous commencez avec un a priori (croyance ou estimation) qui est mis à jour par la loi de Bayes pour obtenir un a posteriori (estimation améliorée).
