Байесовский подход в системах искусственного интеллекта работает следующим образом: имеются некоторые знания, полученные до наблюдения. 2 Это может быть опыт прошлых наблюдений, модельные гипотезы, ожидания, предположения. 2 В процессе наблюдений (испытаний) эти знания подвергаются постепенному уточнению. 2 После самих наблюдений формируются новые знания о явлении. 2

Некоторые области применения байесовского подхода в системах искусственного интеллекта:

• Вероятностные рассуждения. 1 Теорема Байеса позволяет системам искусственного интеллекта обновлять свои убеждения на основе новых доказательств. 1 Это важно для таких приложений, как автономные транспортные средства, где окружающая среда постоянно меняется, а датчики выдают зашумлённую информацию. 1
• Машинное обучение. 1 Теорема Байеса служит основой для байесовских подходов к машинному обучению. 1 Эти методы позволяют моделям искусственного интеллекта включать предварительные знания и обновлять свои убеждения по мере того, как они видят больше данных. 1
• Классификация и прогнозирование. 1 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. 1 Это позволяет системам искусственного интеллекта принимать более обоснованные решения на основе имеющихся данных. 1
• Обнаружение аномалий. 1 Теорема Байеса используется при обнаружении аномалий, когда системы искусственного интеллекта выявляют необычные закономерности в данных. 1 Моделируя нормальное поведение системы, теорема Байеса может помочь обнаружить отклонения от этой нормы, сигнализируя о потенциальных аномалиях или угрозах безопасности. 1