Bayesovské mechanismy učení
term_id: bayesian_learning_mechanisms
Category: training_techniques
Definition
Bayesovské mechanismy učení aktualizují přesvědčení o parametrech modelu pomocí Bayesovy věty, kombinují apriorní znalosti s pozorovanými daty za účelem vytvoření posteriorní distribuce. Na rozdíl od frekventistických přístupů
Summary
Učební paradigmata, která považují parametry modelu za náhodné proměnné s pravděpodobnostními distribucemi, nikoliv za pevné hodnoty.
Key Concepts
- Posteriorní distribuce
- Apriorní přesvědčení
- Kvantifikace nejistoty
- Bayesova věta
Use Cases
- Učení na malých datech s silnými apriorními informacemi
- Riziko citlivé rozhodování
- Strategie aktivního učení