Практическое применение формулы Байеса в современных системах искусственного интеллекта заключается в возможности корректировать убеждения на основе новых данных. 4

Некоторые области применения:

• Фильтрация спама. 1 Фильтры используют предварительные знания о спаме и анализируют вероятность того, что новое электронное письмо будет обладать этими характеристиками. 1
• Классификация изображений. 1 Системы распознавания изображений применяют теорему Байеса для присвоения вероятностей различным категориям объектов на изображении. 1
• Системы рекомендаций. 1 Механизмы рекомендаций используют теорему Байеса для персонализации предложений на основе прошлого поведения и предпочтений пользователя. 1
• Обнаружение аномалий. 1 Выявление необычных закономерностей в данных, например, мошеннических транзакций по кредитным картам. 1
• Анализ настроений. 1 Анализ настроений текстовых данных улучшается с помощью теоремы Байеса за счёт учёта контекста и предварительных знаний о словах, связанных с настроениями. 1
• Обработка естественного языка (NLP). 1 Теорема Байеса помогает определить наиболее вероятный перевод предложения или наиболее вероятную часть речи для слова на основе окружающих слов и контекста. 1
• Медицинский диагноз. 1 Теорему Байеса используют в сочетании с данными пациента и историей болезни для расчёта вероятности конкретного заболевания. 1
• Навигация роботов. 1 Роботы, ориентирующиеся в сложных условиях, применяют теорему Байеса для обновления своего понимания окружения на основе данных датчиков. 1
• Беспилотные автомобили. 1 Используют теорему Байеса для интерпретации данных датчиков и принятия решений о рулевом управлении, торможении и смене полосы движения в режиме реального времени с учётом неопределённости окружающей среды. 1
• Финансовое моделирование. 1 Финансовые учреждения применяют теорему Байеса для оценки кредитоспособности претендентов на получение кредита или прогнозирования рыночных тенденций, используя исторические данные и экономические показатели. 1