Некоторые методы решения вероятностных задач в условиях ограниченного количества данных:

• Техники аугментации данных. 1 Например, шумовое добавление, случайные трансформации или использование предобученных моделей для извлечения признаков. 1
• Вычислительный вероятностный анализ (ВВА). 2 Позволяет решать практические задачи, связанные с исследованиями сложных систем в условиях различных видов неопределённости и типов эмпирических данных. 2 Основой ВВА являются численные операции над плотностями случайных величин. 2
• Метод регуляризации. 3 Например, с его помощью можно идентифицировать одномерные многомодальные плотности распределения вероятности при ограниченном объёме данных. 3
• Метод Парзена-Розенблатта. 3 Это традиционный метод восстановления плотности распределения. 3 На первом этапе по эмпирическим данным вычисляется выборочная дисперсия и оптимальное значение «ширины окна». 3 На втором шаге это значение подставляется в ряд с базовой «колоколообразной» функцией, например, кривой Гаусса, и находится оценка плотности. 3

Также для решения вероятностных задач в условиях ограниченного количества данных могут применяться вероятностно-статистические методы принятия решений. 4 Их суть в том, что используются вероятностные модели на основе оценивания и проверки гипотез с помощью выборочных характеристик. 4