Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Bayesian Calibration
Байесовская калибровка: Метод калибровки, использующий байесовский вывод для оценки параметров модели путем интеграции априорных знаний и наблюдаемых данных, количественно оценивающих неопределенность.
Likelihood Function
Функция правдоподобия: Функция, измеряющая вероятность наблюдения данных при заданных значениях параметров модели, важная для байесовского вывода.
Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
Цепь Маркова Монте-Карло (MCMC): Класс алгоритмов выборки, позволяющих генерировать выборки из сложных распределений для аппроксимации апостериорных распределений при байесовской калибровке.
Credible Interval
Доверительный интервал: Вероятностный интервал, содержащий указанную долю апостериорного распределения параметра, байесовский эквивалент доверительного интервала.
Hierarchical Bayesian Model
Иерархическая байесовская модель: Структура байесовской модели с несколькими уровнями параметров, где гиперпараметры управляют распределениями параметров более низкого уровня.
Posterior Predictive Distribution
Апостериорное предиктивное распределение: Распределение будущих прогнозов, интегрирующее неопределенность параметров путем взвешивания прогнозов апостериорным распределением.
Conjugate Prior
Сопряженное априорное распределение: Априорное распределение, выбранное для принадлежности к тому же семейству, что и апостериорное распределение, что математически упрощает байесовский вывод.
Bayes Factor
Байесовский фактор: Отношение маргинальных правдоподобий, позволяющее количественно сравнивать различные байесовские модели для выбора и проверки.
Гамильтоновский Монте-Карло
Алгоритм MCMC, использующий гамильтонову механику для эффективного исследования пространства параметров в сложных байесовских моделях.
Апостериорная предиктивная проверка
Метод диагностической валидации, сравнивающий наблюдаемые данные с симулированными предсказаниями из апостериорного распределения для оценки адекватности модели.
Байесовское усреднение моделей
Подход, объединяющий предсказания нескольких моделей, взвешенных по их апостериорным вероятностям, для уменьшения неопределенности модели.
Априорное предиктивное распределение
Распределение предсказаний, основанное исключительно на априорных распределениях параметров, используемое для проверки согласованности начальных знаний.