Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
EM-алгоритм (алгоритм максимизации математического ожидания)
Итерационный метод для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров в вероятностных моделях со скрытыми переменными, чередующий этап ожидания (E) и этап максимизации (M).
Сопряженное априорное распределение
Выбор априорного распределения, которое при комбинировании с функцией правдоподобия дает апостериорное распределение, принадлежащее тому же семейству распределений, что значительно упрощает аналитические вычисления.
Метод Монте-Карло с цепями Маркова (MCMC)
Класс алгоритмов для выборки из вероятностных распределений путем построения цепи Маркова, стационарное распределение которой является целевым распределением, что позволяет аппроксимировать байесовские интегралы.
Приближение среднего поля (Mean Field)
Семейство вариационных приближений, предполагающих, что апостериорное распределение факторизуется в произведение более простых распределений для каждой переменной, что упрощает оптимизацию ценой потери корреляции.
Эпистемологический вывод
Раздел вывода, который фокусируется на количественной оценке неопределенности, обусловленной недостатком знаний, часто моделируемой с помощью вероятностных распределений параметров модели в байесовском подходе.