Modelli bayesiani gerarchici

I modelli bayesiani gerarchici sono un tipo di modello di apprendimento automatico che combina sia la statistica bayesiana sia l'analisi gerarchica dei dati. Questo tipo di modello è utile per analizzare insiemi di dati complessi che contengono più variabili. Combinando i due modelli, i modelli bayesiani gerarchici consentono di confrontare efficacemente i punti di dati tra più variabili.

I modelli bayesiani gerarchici si basano sul Teorema di Bayes, secondo il quale "la probabilità che un evento si verifichi può essere calcolata moltiplicando la probabilità precedente dell'evento con la probabilità dell'evento stesso data una certa evidenza". Il modello di Bayes gerarchico amplia questo concetto incorporando l'analisi gerarchica dei dati, una tecnica in cui i dati vengono raggruppati in base ai loro attributi. Ciò consente al modello di apprendimento automatico di stratificare i punti di dati e di confrontarli all'interno dei gruppi per migliorare la precisione.

I modelli bayesiani gerarchici possono essere utili in diversi campi, tra cui informatica, ingegneria, economia e finanza. Possono essere utilizzati per identificare la probabilità di intrusione in una rete da parte di un hacker, il probabile esito di un'operazione in borsa o l'efficacia di una campagna di marketing.

I modelli bayesiani gerarchici stanno diventando sempre più popolari man mano che le caratteristiche dell'apprendimento automatico vengono incorporate in insiemi di dati su larga scala. Inoltre, questi modelli sono più accurati dei tradizionali algoritmi di apprendimento automatico in molti tipi di set di dati. Di conseguenza, si prevede che i modelli bayesiani gerarchici diventeranno in futuro uno strumento importante per i data scientist.