To je široko se koristi u strojnom učenju Bayesov model usrednjavanja je uobičajen algoritam učenja pod nadzorom. Naivni Bayesovi klasifikatori uobičajeni su u zadacima klasifikacije. Bayesian se danas koristi u dubokom učenju, što algoritmima dubokog učenja omogućuje učenje iz malih skupova podataka.
Gdje se Bayesova statistika koristi u strojnom učenju?
Ljudi primjenjuju Bayesove metode u mnogim područjima: od razvoja igara do otkrivanja lijekova. Oni daju supermoći mnogim algoritmima strojnog učenja: rukovanje nedostajućim podacima, izdvajanje mnogo više informacija iz malih skupova podataka.
Zašto je Bayesova statistika važna za strojno učenje?
Točnije, iteracija Bayesove statistike je vrlo specifična u upotrebi, omogućava stručnjacima za podatke da preciznije predviđaju. U današnje vrijeme Bayesova statistika ima značajnu ulogu u pametnom izvođenju algoritama strojnog učenja 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 prikladnija za klinička istraživanja (5), te sve više pokušaja korištenja i frekventističke i Bayesove statistike za obradu podataka u kliničkim istraživanjima, ali i važnost Bayesove statistike povećava jer je temeljno za strojno učenje…
Kada trebam koristiti Bayesovu statistiku?
Bayesova statistika je prikladna kada imate nepotpune informacije koje se mogu ažurirati nakon daljnjeg promatranja ili eksperimenta. Počinjete s prethodnim (vjerovanje ili nagađanje) koji je ažuriran Bayesovim zakonom kako biste dobili posterior (poboljšano nagađanje).
