Как работает байесовский подход в системах искусственного интеллекта?

Байесовский подход в системах искусственного интеллекта работает следующим образом: имеются некоторые знания, полученные до наблюдения. cyberleninka.ru Это может быть опыт прошлых наблюдений, модельные гипотезы, ожидания, предположения. cyberleninka.ru В процессе наблюдений (испытаний) эти знания подвергаются постепенному уточнению. cyberleninka.ru После самих наблюдений формируются новые знания о явлении. cyberleninka.ru

Некоторые области применения байесовского подхода в системах искусственного интеллекта:

• Вероятностные рассуждения. www.geeksforgeeks.org Теорема Байеса позволяет системам искусственного интеллекта обновлять свои убеждения на основе новых доказательств. www.geeksforgeeks.org Это важно для таких приложений, как автономные транспортные средства, где окружающая среда постоянно меняется, а датчики выдают зашумлённую информацию. www.geeksforgeeks.org
• Машинное обучение. www.geeksforgeeks.org Теорема Байеса служит основой для байесовских подходов к машинному обучению. www.geeksforgeeks.org Эти методы позволяют моделям искусственного интеллекта включать предварительные знания и обновлять свои убеждения по мере того, как они видят больше данных. www.geeksforgeeks.org
• Классификация и прогнозирование. www.geeksforgeeks.org В задачах классификации, таких как обнаружение нежелательной почты или медицинская диагностика, теорема Байеса может быть использована для вычисления вероятности того, что данный входной сигнал принадлежит определённому классу. www.geeksforgeeks.org Это позволяет системам искусственного интеллекта принимать более обоснованные решения на основе имеющихся данных. www.geeksforgeeks.org
• Обнаружение аномалий. www.geeksforgeeks.org Теорема Байеса используется при обнаружении аномалий, когда системы искусственного интеллекта выявляют необычные закономерности в данных. www.geeksforgeeks.org Моделируя нормальное поведение системы, теорема Байеса может помочь обнаружить отклонения от этой нормы, сигнализируя о потенциальных аномалиях или угрозах безопасности. www.geeksforgeeks.org