Mécanismes d'apprentissage bayésien
term_id: bayesian_learning_mechanisms
Category: training_techniques
Definition
Les mécanismes d’apprentissage bayésien mettent à jour les croyances concernant les paramètres du modèle en utilisant le théorème de Bayes, combinant les connaissances a priori avec les données observées pour former une distribution a posteriori. Contrairement aux approches fréquentistes qui
Summary
Des paradigmes d’apprentissage qui traitent les paramètres du modèle comme des variables aléatoires ayant des distributions de probabilité plutôt que des valeurs fixes.
Key Concepts
- Distribution a posteriori
- Croyance a priori
- Quantification de l’incertitude
- Théorème de Bayes
Use Cases
- Apprentissage sur de petits ensembles de données avec de forts a priori
- Prise de décision sensible au risque
- Stratégies d’apprentissage actif