विषयसूची:
- मशीन लर्निंग में बायेसियन सांख्यिकी का उपयोग कहाँ किया जाता है?
- मशीन सीखने के लिए बायेसियन आँकड़े क्यों महत्वपूर्ण हैं?
- क्या बायेसियन आँकड़े उपयोगी हैं?
- मुझे बायेसियन आँकड़ों का उपयोग कब करना चाहिए?
वीडियो: क्या बायेसियन सांख्यिकी मशीन सीखने के लिए उपयोगी है?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
यह मशीन लर्निंग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है बायेसियन मॉडल औसत एक सामान्य पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम है। भोले बेयस क्लासिफायरियर वर्गीकरण कार्यों में आम हैं। इन दिनों डीप लर्निंग में बायेसियन का उपयोग किया जाता है, जो डीप लर्निंग एल्गोरिदम को छोटे डेटासेट से सीखने की अनुमति देता है।
मशीन लर्निंग में बायेसियन सांख्यिकी का उपयोग कहाँ किया जाता है?
लोग कई क्षेत्रों में बायेसियन तरीके अपनाते हैं: खेल के विकास से लेकर नशीली दवाओं की खोज तक। वे कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सुपरपावर देते हैं: लापता डेटा को संभालना, छोटे डेटासेट से बहुत अधिक जानकारी निकालना।
मशीन सीखने के लिए बायेसियन आँकड़े क्यों महत्वपूर्ण हैं?
अधिक विशेष रूप से, बायेसियन आँकड़ों का पुनरावृत्त उपयोग में बहुत विशिष्ट है, यह डेटा विशेषज्ञों को अधिक सटीक रूप से अनुमान लगाने की अनुमति देता है। वर्तमान समय में, बायेसियन आँकड़ों की मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के स्मार्ट निष्पादन में महत्वपूर्ण भूमिका है क्योंकि यह डेटा विशेषज्ञों को बड़े डेटा के साथ काम करने के लिए लचीलापन देता है
क्या बायेसियन आँकड़े उपयोगी हैं?
अधिक से अधिक दावे हैं कि बायेसियन आँकड़े नैदानिक अनुसंधान (5) के लिए बहुत अधिक सुविधाजनक हैं, और नैदानिक अनुसंधान में डेटा प्रोसेसिंग के लिए फ़्रीक्वेंटिस्ट और बायेसियन दोनों आँकड़ों का उपयोग करने के अधिक प्रयास हैं, लेकिन बायेसियन आँकड़ों का महत्व भी बढ़ता है क्योंकि यह मशीन लर्निंग के लिए मौलिक है …
मुझे बायेसियन आँकड़ों का उपयोग कब करना चाहिए?
बायेसियन आँकड़े उपयुक्त हैं जब आपके पास अधूरी जानकारी हो जिसे आगे के अवलोकन या प्रयोग के बाद अपडेट किया जा सकता है। आप एक पूर्व (विश्वास या अनुमान) के साथ शुरू करते हैं जिसे बेयस लॉ द्वारा एक पश्च (बेहतर अनुमान) प्राप्त करने के लिए अद्यतन किया जाता है।
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