Qu’est-ce que la théorie de la preuve ?
La théorie mathématique de la preuve a été introduite par Glenn Shafer en 1976 comme une nouvelle approche de la représentation de l’incertitude. … Dans cette vision probabiliste, les preuves sont considérées comme des arguments plus ou moins probables pour certaines hypothèses et elles peuvent être utilisées pour étayer ces hypothèses à certains degrés.
Qu’est-ce que la vraisemblance en intelligence artificielle ?
Peut-être alors la plausibilité de Ai correspond-elle à la fraction de propositions dans C qui est forcée correcte (toutes deux vraies ou fausses) par Ai . Si Ai n’a aucun effet sur C alors Ai devrait avoir la plausibilité 0, et si force toutes les propositions connues C à être correctes, alors Ai a la plausibilité 1.
Qu’est-ce que le théorème de Bayes en IA ?
Le théorème de Bayes est également connu sous le nom de règle de Bayes , loi de Bayes ou raisonnement bayésien , qui détermine la probabilité d’un événement avec une connaissance incertaine. C’est une façon de calculer la valeur de P(B|A) avec la connaissance de P(A|B). …
Quelle est la différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé ?
Les algorithmes d’apprentissage supervisé sont formés à l’aide de données étiquetées. … Le modèle d’apprentissage non supervisé trouve les modèles cachés dans les données. Dans l’apprentissage supervisé , les données d’entrée sont fournies au modèle avec la sortie. Dans l’apprentissage non supervisé , seules les données d’entrée sont fournies au modèle.
Qu’est-ce que l’algorithme de Gibbs dans l’apprentissage automatique ?
Il calcule les probabilités a posteriori pour chaque hypothèse et combine les prédictions de chaque hypothèse pour classer chaque nouvelle instance. Une méthode alternative (moins optimale) : choisissez une hypothèse au hasard, selon la distribution de probabilité a posteriori sur .
Pourquoi MCMC est-il utile ?
Dans Essence, les méthodes MCMC peuvent être compliquées, mais elles nous offrent beaucoup de flexibilité. Vous pouvez échantillonner n’importe quelle fonction de distribution à l’aide de l’ échantillonnage MCMC . Ils sont généralement utilisés pour échantillonner les distributions a posteriori au moment de l’inférence. Vous pouvez également utiliser MCMC pour résoudre des problèmes avec un grand espace d’état.