Các ứng dụng của Định lý Bayes

Định lý của Bayes được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo và học máy như thế nào? Khi còn là học sinh trung học, tôi sẽ viết một bài luận về nó và tôi muốn có thể giải thích Định lý Bayes, cách sử dụng chung và cách sử dụng nó trong AI hoặc ML.

Định lý Bayes cho biết xác suất của một số sự kiện B xảy ra đã cung cấp kiến ​​thức trước về một sự kiện A khác, với điều kiện B phụ thuộc vào sự kiện A (thậm chí một phần). Đoạn đã cho là giới thiệu về các mạng Bayes, được đưa ra trong cuốn sách, Trí tuệ nhân tạo - Cách tiếp cận hiện đại:
Một ví dụ ứng dụng trong thế giới thực sẽ là dự báo thời tiết. Naive Bayes là một thuật toán mạnh mẽ để dự báo mô hình dự báo thời tiết. Nhiệt độ của một nơi phụ thuộc vào áp suất tại nơi đó, phần trăm độ ẩm, tốc độ và hướng gió, các ghi chép trước đó về nhiệt độ, nhiễu loạn trên các tầng khí quyển khác nhau và nhiều thứ khác. Vì vậy, khi bạn có một loại dữ liệu nhất định, bạn xử lý chúng một số loại thuật toán nhất định để dự đoán một kết quả cụ thể (hoặc tương lai). Các thuật toán được sử dụng phụ thuộc rất nhiều vào mạng Bayes và định lý.

Chủ nghĩa hình thức mạng Bayes được phát minh để cho phép đại diện hiệu quả và lý luận chặt chẽ với kiến ​​thức không chắc chắn. Cách tiếp cận này phần lớn khắc phục nhiều vấn đề của các hệ thống lý luận xác suất đến những năm 1960 và 70; bây giờ nó thống trị nghiên cứu AI trên các hệ thống lý luận và chuyên gia không chắc chắn. Cách tiếp cận cho phép học hỏi kinh nghiệm và kết hợp tốt nhất giữa AI cổ điển và mạng lưới thần kinh.

Có nhiều ứng dụng khác, đặc biệt là trong khoa học y tế. Giống như dự đoán một bệnh cụ thể dựa trên các triệu chứng và tình trạng thể chất của bệnh nhân. Có nhiều thuật toán hiện đang được sử dụng dựa trên định lý này, như phân loại nhị phân và đa lớp, ví dụ, các bộ lọc thư rác. Có nhiều điều trong chủ đề này. Tôi đã thêm một số liên kết dưới đây có thể giúp ích và cho tôi biết nếu bạn cần bất kỳ loại trợ giúp nào khác.

Liên kết hữu ích
1. Đầu tiên
2. Thứ hai

Nó giúp cải thiện hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Khi chuyến bay của Air France biến mất ở Đại Tây Dương vào năm 2009, sau đó các nhà khoa học đã phát triển một mô hình Bayes để dự đoán vị trí của máy bay. Mô hình lấy các yếu tố như kế hoạch bay dự kiến, thời tiết, dòng hải lưu và các yếu tố bên ngoài khác. Mô hình sau đó ánh xạ xác suất đến bán kính 50 dặm quanh vùng va chạm dự kiến. Mỗi điểm trong vòng tròn 50 dặm được chỉ định xác suất máy bay được đặt ở đó. Mô hình ông đã sử dụng một tập hợp dữ liệu lớn thông tin được cập nhật liên tục khi nhóm tìm kiếm nhập kết quả hàng ngày sau khi tìm kiếm một vị trí cụ thể. Trong vài ngày thực hiện mô hình này, máy bay đã được tìm thấy. Điều này cho thấy các mô hình thống kê và lý thuyết có thể giúp cải thiện hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Liên kết cho bài viết

Vì bạn là học sinh trung học nên tôi sẽ cố gắng thể hiện nó dễ dàng hơn. Đó là một vấn đề cho một máy để đưa ra quyết định nếu bạn chưa cung cấp thông tin đó cho nó trước đó. Bạn nên nghĩ về mọi trường hợp trong khi lập trình. Nhưng đôi khi có thể có rất nhiều trường hợp, ở đây Khai thác dữ liệu, Mạng nơ-ron, Logic mờ v.v ... được sử dụng cùng với AI. Nó tiết kiệm thời gian của bạn và hệ thống đang tự học với đủ các ví dụ được đưa ra ngay từ đầu và tự quyết định.

Ở đây trong liên kết này, bạn có thể tìm thấy một bài viết về việc học Bayes. Ví dụ trên p.33 là những gì bạn cần tôi đoán.