Hierarchické Bayesovské modely

Hierarchické Bayesovské modely jsou typem modelu strojového učení, který kombinuje Bayesovské statistiky a hierarchickou analýzu dat. Tento typ modelu je užitečný pro analýzu komplexních datových sad, které obsahují více proměnných. Kombinací těchto dvou modelů umožňují hierarchické bayesovské modely efektivní srovnání datových bodů napříč více proměnnými.

Hierarchické Bayesovské modely jsou založeny na Bayesově teorému, který říká, že „pravděpodobnost výskytu události lze vypočítat vynásobením předchozí pravděpodobnosti události s pravděpodobností události při určitém důkazu“. Hierarchický Bayesův model to rozšiřuje začleněním hierarchické analýzy dat, techniky, ve které jsou data seskupována podle jejich atributů. To umožňuje modelu strojového učení vrstvit datové body a porovnávat je v rámci skupin pro lepší přesnost.

Hierarchické Bayesovské modely mohou být užitečné v řadě oborů, včetně informatiky, inženýrství, ekonomie a financí. Lze je použít k identifikaci pravděpodobnosti narušení sítě hackerem, pravděpodobného výsledku obchodování na burze nebo účinnosti marketingové kampaně.

Hierarchické Bayesovské modely jsou stále populárnější, protože funkce strojového učení jsou začleňovány do větších datových sad. Tyto modely jsou navíc v mnoha typech datových sad přesnější než tradiční algoritmy strojového učení. V důsledku toho se očekává, že se hierarchické bayesovské modely stanou v budoucnu důležitým nástrojem pro datové vědce.