Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Réseaux Bayésiens
Modèles graphiques probabilistes représentant les variables aléatoires et leurs dépendances conditionnelles par un graphe orienté acyclique.
Méthodes MCMC
Algorithmes de Monte Carlo par Chaîne de Markov pour échantillonner des distributions de probabilité complexes et calculer des approximations bayésiennes.
Inférence Variationnelle
Technique d'optimisation transformant les problèmes d'inférence bayésienne en problèmes d'optimisation par approximation variationnelle.
Filtrage Bayésien
Méthodes séquentielles pour estimer l'état d'un système dynamique en incorporant progressivement de nouvelles observations.
Tests d'Hypothèses Bayésiens
Approches alternatives aux tests classiques utilisant les probabilités a posteriori pour évaluer des hypothèses statistiques.
Modèles Hiérarchiques Bayésiens
Structures multi-niveaux où les paramètres d'un niveau deviennent des données pour le niveau supérieur, permettant le partage d'information.
Sélection de Modèles Bayésiens
Méthodes pour comparer et sélectionner des modèles statistiques en utilisant les facteurs de Bayes ou les informations a posteriori.
Processus Gaussiens
Outils puissants pour la régression et classification bayésienne, modélisant des fonctions comme des distributions sur les espaces de fonctions.
Bayes Empirique
Approche où les hyperparamètres a priori sont estimés à partir des données plutôt que spécifiés subjectivement.
Inférence Causale Bayésienne
Application de méthodes bayésiennes pour identifier et quantifier les relations causales entre variables à partir de données observationnelles.
Programmation Probabiliste
Paradigme de programmation intégrant des primitives probabilistes pour spécifier et résoudre automatiquement des problèmes d'inférence bayésienne.
Inférence Approximative
Ensemble de techniques permettant de calculer des approximations efficaces lorsque l'inférence exacte bayésienne est computationnellement impossible.