Hierarhilised Bayesi mudelid

Hierarhilised Bayesi mudelid on masinõppemudeli tüüp, mis ühendab nii Bayesi statistika kui ka hierarhilise andmeanalüüsi. Seda tüüpi mudel on kasulik mitut muutujat sisaldavate keerukate andmekogumite analüüsimiseks. Neid kahte mudelit kombineerides võimaldavad hierarhilised Bayesi mudelid andmepunkte tõhusalt võrrelda mitme muutuja vahel.

Hierarhilised Bayesi mudelid põhinevad Bayesi teoreemil, mis väidab, et "sündmuse toimumise tõenäosust saab arvutada, korrutades sündmuse eelneva tõenäosuse sündmuse tõenäosusega, kui on teatud tõendeid". Hierarhiline Bayesi mudel laiendab seda, lisades hierarhilise andmeanalüüsi, tehnika, mille käigus andmed rühmitatakse nende atribuutide järgi. See võimaldab masinõppemudelil andmepunkte kihistada ja neid rühmade sees täpsuse suurendamiseks võrrelda.

Hierarhilised Bayesi mudelid võivad olla kasulikud paljudes valdkondades, sealhulgas arvutiteaduses, inseneriteaduses, majanduses ja rahanduses. Neid saab kasutada häkkeri võrgu sissetungi tõenäosuse, aktsiaturu tehingu tõenäolise tulemuse või turunduskampaania tõhususe tuvastamiseks.

Hierarhilised Bayesi mudelid muutuvad üha populaarsemaks, kuna masinõppe funktsioonid lisatakse suuremahulistesse andmekogumitesse. Lisaks on need mudelid erinevat tüüpi andmekogumites täpsemad kui traditsioonilised masinõppe algoritmid. Sellest tulenevalt saavad hierarhilised Bayesi mudelid tulevikus andmeteadlaste jaoks oluliseks tööriistaks.