Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Байесовские сети
Вероятностные графические модели, представляющие случайные величины и их условные зависимости с помощью ориентированного ациклического графа.
Методы MCMC
Алгоритмы Монте-Карло по цепям Маркова для сэмплирования сложных распределений вероятностей и вычисления байесовских приближений.
Вариационный вывод
Метод оптимизации, преобразующий задачи байесовского вывода в задачи оптимизации с помощью вариационной аппроксимации.
Байесовская фильтрация
Последовательные методы оценки состояния динамической системы путем последовательного учета новых наблюдений.
Байесовские тесты гипотез
Альтернативные подходы к классическим тестам, использующие апостериорные вероятности для оценки статистических гипотез.
Иерархические байесовские модели
Многоуровневые структуры, в которых параметры одного уровня становятся данными для вышестоящего уровня, позволяющие обмениваться информацией.
Выбор байесовских моделей
Методы сравнения и выбора статистических моделей с использованием байесовских факторов или апостериорной информации.
Гауссовские процессы
Мощные инструменты для байесовской регрессии и классификации, моделирующие функции как распределения в пространствах функций.
Эмпирический Байес
Подход, при котором априорные гиперпараметры оцениваются на основе данных, а не задаются субъективно.
Байесовский причинно-следственный вывод
Применение байесовских методов для идентификации и количественной оценки причинно-следственных связей между переменными на основе наблюдаемых данных.
Вероятностное программирование
Парадигма программирования, интегрирующая вероятностные примитивы для задания и автоматического решения задач байесовского вывода.
Приближенный вывод
Набор методов, позволяющих вычислять эффективные приближения, когда точный байесовский вывод вычислительно невозможен.