Inferência bayesiana
abordagem probabilística para estimar a probabilidade de eventos futuros com base em informações disponívei / De Wikipedia, a enciclopédia encyclopedia
A inferência bayesiana (IB) consiste na avaliação de hipóteses pela máxima verossimilhança, uma decorrência imediata da fórmula de Bayes, e é fundamental para métodos computacionais relacionados à inteligência, mineração de dados, ou linguística histórica[1], sejam eles métodos bayesianos de aprendizado de máquina (AM) ou não-bayesianos. A IB é uma extensão da estatística bayesiana e da inferência estatística para a inteligência computacional (IC), onde é sinônimo de aprendizado bayesiano (ou aprendizado de máquina bayesiano), e encontra aplicações em domínios igualmente genéricos, e.g. na biomedicina, computação em nuvem, pesquisa de algoritmos, criatividade computacional. Os resultados, em termos de classificação e regressão, por exemplo, são em muito casos satisfatórios e até difíceis de serem aprimorados, de propriedades convenientes e bem conhecidas, e constituem baselines.[2]
As implementações básicas são adaptadas a muitos casos elaborados de IA, em detrimento do valor como baseline, mas muitas vezes com modelos já bem desenvolvidos e teoria estabelecida e profunda. Além da utilidade singular para implementações e lida com problemas reais (através da modelagem e da consideração dos dados), a IB é a simples aplicação do teorema de Bayes a hipóteses h e evidências e, i.e. do relacionamento entre as probabilidades condicionais e absolutas:
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