Modelos bayesianos hierárquicos

Os modelos bayesianos hierárquicos são um tipo de modelo de aprendizado de máquina que combina estatística bayesiana e análise hierárquica de dados. Esse tipo de modelo é útil para analisar conjuntos de dados complexos que contêm várias variáveis. Ao combinar os dois modelos, os modelos bayesianos hierárquicos permitem a comparação eficiente de pontos de dados em várias variáveis.

Os modelos bayesianos hierárquicos baseiam-se no Teorema de Bayes, que afirma que a "probabilidade de ocorrência de um evento pode ser calculada multiplicando-se a probabilidade anterior do evento pela probabilidade do evento, dada alguma evidência". O modelo hierárquico de Bayes expande isso incorporando a análise hierárquica de dados, uma técnica na qual os dados são agrupados de acordo com seus atributos. Isso permite que o modelo de aprendizado de máquina coloque pontos de dados em camadas e os compare dentro dos grupos para aumentar a precisão.

Os modelos bayesianos hierárquicos podem ser úteis em vários campos, incluindo ciência da computação, engenharia, economia e finanças. Eles podem ser usados para identificar a probabilidade de invasão da rede por um hacker, o resultado provável de uma negociação no mercado de ações ou a eficácia de uma campanha de marketing.

Os modelos bayesianos hierárquicos estão se tornando cada vez mais populares à medida que os recursos de aprendizado de máquina são incorporados a conjuntos de dados de maior escala. Além disso, esses modelos são mais precisos do que os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina em muitos tipos de conjuntos de dados. Como resultado, espera-se que os modelos bayesianos hierárquicos se tornem uma ferramenta importante para os cientistas de dados no futuro.