Как используется биномиальное распределение в машинном обучении?

Биномиальное распределение используется в машинном обучении для моделирования количества успехов в фиксированном количестве независимых испытаний Бернулли. github.com Оно характеризуется двумя параметрами: n (количество испытаний) и p (вероятность успеха в каждом испытании). github.com

Некоторые области применения биномиального распределения в машинном обучении:

• A/B-тестирование. github.com С его помощью сравнивают две версии одной переменной. github.com
• Обнаружение аномалий. github.com Биномиальное распределение применяют для выявления аномалий в двоичных последовательностях событий. github.com
• Обучение с подкреплением. github.com Биномиальное распределение используют в задачах о многоруких бандитах — простой форме обучения с подкреплением. github.com
• Обучение модулей искусственного интеллекта. www.easy2digital.com Биномиальное распределение создаёт случайные числа в заданном диапазоне, что помогает моделям ИИ изучить реальные вероятности и распределения, которые можно использовать для прогнозирования. www.easy2digital.com