Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Вероятностная матричная факторизация (PMF)
Байесовский подход к матричной факторизации, который моделирует предпочтения «пользователь-объект» с помощью вероятностных распределений, позволяя количественно оценить и управлять неопределенностью прогнозов.
Матрица латентных факторов
Матрица низкого ранга, представляющая ненаблюдаемые латентные характеристики (признаки) пользователей или объектов, элементы которой являются случайными величинами в рамках PMF.
Апостериорное распределение
Вероятностное распределение латентных факторов с учетом наблюдаемых данных, представляющее обновленные знания о параметрах модели PMF.
Матрица точности
Обратная матрица ковариации, используемая в определении гауссовских распределений (априорного и правдоподобия) для контроля доверия к наблюдениям и регуляризации латентных факторов.
Трехуровневая модель
Расширение PMF, в котором сами гиперпараметры имеют априорное распределение, что позволяет автоматически определять оптимальную регуляризацию и лучше управлять разреженностью.
Шум наблюдения
Случайная изменчивость, присущая наблюдаемым данным (например, неточные оценки), моделируемая дисперсией распределения правдоподобия в PMF для отражения неопределенности предпочтений пользователей.
Автоматическая регуляризация
Способность байесовской структуры PMF автоматически определять оптимальный уровень регуляризации посредством вывода гиперпараметров, избегая трудоемкой ручной настройки.
Прогноз по апостериорному среднему
Точечная оценка ненаблюдаемого рейтинга, вычисляемая как математическое ожидание апостериорного предсказательного распределения, интегрирующее неопределенность латентных факторов для более надежного прогноза.
Вариационная вероятностная матричная факторизация
Альтернативный подход к сэмплированию MCMC, который аппроксимирует апостериорное распределение путем оптимизации нижней границы логарифмического правдоподобия, обеспечивая компромисс между скоростью и точностью для больших наборов данных.
Матрица взаимодействий пользователь-объект
Разреженная матрица наблюдаемых данных (например, оценки, клики), которую модель PMF стремится аппроксимировать путем факторизации наблюдаемых значений для прогнозирования отсутствующих.