Hiërarchische Bayesiaanse modellen

Hiërarchische Bayesiaanse modellen zijn een type model voor machinaal leren dat zowel Bayesiaanse statistiek als hiërarchische gegevensanalyse combineert. Dit type model is nuttig voor het analyseren van complexe datasets die meerdere variabelen bevatten. Door de twee modellen te combineren, zorgen hiërarchische Bayesiaanse modellen voor een efficiënte vergelijking van gegevenspunten over meerdere variabelen.

Hiërarchische Bayesiaanse modellen zijn gebaseerd op de stelling van Bayes, die stelt dat "de waarschijnlijkheid dat een gebeurtenis zich voordoet kan worden berekend door de voorafgaande waarschijnlijkheid van de gebeurtenis te vermenigvuldigen met de waarschijnlijkheid van de gebeurtenis gegeven bepaalde bewijzen". Het hiërarchische Bayes-model breidt dit uit door hiërarchische gegevensanalyse te integreren, een techniek waarbij gegevens worden gegroepeerd op basis van hun attributen. Hierdoor kan het model voor machinaal leren datapunten in lagen onderverdelen en ze binnen de groepen vergelijken voor een betere nauwkeurigheid.

Hiërarchische Bayesiaanse modellen kunnen nuttig zijn op een aantal gebieden, waaronder informatica, techniek, economie en financiën. Ze kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid van een netwerkinbraak door een hacker, de waarschijnlijke uitkomst van een beurshandel of de effectiviteit van een marketingcampagne te bepalen.

Hiërarchische Bayesiaanse modellen worden steeds populairder naarmate functies van machinaal leren worden opgenomen in datasets van grotere schaal. Bovendien zijn deze modellen nauwkeuriger dan traditionele algoritmen voor machinaal leren in veel soorten datasets. Als gevolg hiervan wordt verwacht dat hiërarchische Bayesiaanse modellen in de toekomst een belangrijk hulpmiddel zullen worden voor datawetenschappers.