YZ Sözlüğü
Yapay Zekanın tam sözlüğü
Table de Probabilités Conditionnelles
Matrice associée à chaque nœud d'un réseau bayésien spécifiant la probabilité de chaque état du nœud conditionnellement aux configurations possibles de ses parents.
Estimation Bayésienne
Approche d'estimation qui combine la vraisemblance des données avec une distribution a priori sur les paramètres pour obtenir une distribution a posteriori des paramètres.
Distribution a Priori
Distribution de probabilité sur les paramètres du modèle avant l'observation des données, encodant les connaissances expertes ou les hypothèses initiales.
Équivalent Sample Size
Paramètre de régularisation quantifiant la force de la distribution a priori, représentant le nombre d'échantillons virtuels équivalents à la connaissance experte.
Inférence Exacte
Calcul précis des probabilités postérieures dans un réseau bayésien utilisant des algorithmes d'élimination de variables ou arbre de jonction.
Inférence Approximative
Méthodes d'estimation des probabilités lorsque l'inférence exacte est computatoirement prohibitive, utilisant des techniques de Monte Carlo ou variationnelles.
Données Incomplètes
Ensemble d'apprentissage contenant des valeurs manquantes ou latentes, nécessitant des techniques d'estimation spécialisées comme l'algorithme EM.
Paramètre de Dirichlet
Ensemble d'hyperparamètres définissant la distribution a priori de Dirichlet sur les probabilités conditionnelles multinomiales.
Convergence Paramétrique
Stabilisation des estimations des paramètres du réseau bayésien à mesure que la quantité de données d'apprentissage augmente.
Validation Croisée Bayésienne
Technique d'évaluation du modèle utilisant l'évidence leave-one-out ou k-fold pour estimer la performance prédictive du réseau.