نماذج بايزي الهرمية

نماذج بايزي الهرمية هي نوع من نماذج التعلم الآلي التي تجمع بين كل من إحصائيات بايزي وتحليل البيانات الهرمية. يعد هذا النوع من النماذج مفيدًا لتحليل مجموعات البيانات المعقدة التي تحتوي على متغيرات متعددة. من خلال الجمع بين النموذجين، تسمح النماذج الافتراضية الهرمية بإجراء مقارنة فعالة لنقاط البيانات عبر متغيرات متعددة.

تعتمد نماذج بايزي الهرمية على نظرية بايز، التي تنص على أن "احتمال وقوع حدث ما يمكن حسابه عن طريق ضرب الاحتمال السابق للحدث مع احتمال وقوع الحدث في ضوء بعض الأدلة". يتوسع نموذج بايز الهرمي في هذا الأمر من خلال دمج تحليل البيانات الهرمية، وهي تقنية يتم من خلالها تجميع البيانات وفقًا لسماتها. يتيح ذلك لنموذج التعلم الآلي وضع نقاط بيانات في طبقات ومقارنتها داخل المجموعات لتحسين الدقة.

يمكن أن تكون نماذج بايزي الهرمية مفيدة في عدد من المجالات، بما في ذلك علوم الكمبيوتر والهندسة والاقتصاد والمالية. ويمكن استخدامها لتحديد احتمالية اقتحام الشبكة من قبل أحد المتسللين، أو النتيجة المحتملة لتداول سوق الأوراق المالية، أو فعالية الحملة التسويقية.

أصبحت نماذج بايزي الهرمية ذات شعبية متزايدة حيث تم دمج ميزات التعلم الآلي في مجموعات بيانات واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، تعد هذه النماذج أكثر دقة من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية في العديد من أنواع مجموعات البيانات. ونتيجة لذلك، من المتوقع أن تصبح النماذج الافتراضية الهرمية أداة مهمة لعلماء البيانات في المستقبل.