Anwendungen des Bayes-Theorems

Wie wird der Satz von Bayes in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen verwendet? Als Gymnasiast werde ich einen Aufsatz darüber schreiben und ich möchte in der Lage sein, den Satz von Bayes, seine allgemeine Verwendung und seine Verwendung in KI oder ML zu erklären.

Der Bayes-Satz gibt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses B an, sofern das Vorwissen über ein anderes Ereignis (andere Ereignisse) A gegeben ist, vorausgesetzt, dass B (auch teilweise) von Ereignis A abhängig ist.
Ein reales Anwendungsbeispiel ist die Wettervorhersage. Naive Bayes ist ein leistungsstarker Algorithmus zur prädiktiven Modellierung der Wettervorhersage. Die Temperatur eines Ortes hängt vom Druck an diesem Ort, dem Prozentsatz der Luftfeuchtigkeit, der Geschwindigkeit und der Windrichtung, früheren Aufzeichnungen über Temperatur, Turbulenzen auf verschiedenen atmosphärischen Schichten und vielen anderen Dingen ab. Wenn Sie also bestimmte Arten von Daten haben, verarbeiten Sie diese bestimmten Algorithmen, um ein bestimmtes Ergebnis (oder die Zukunft) vorherzusagen. Die verwendeten Algorithmen stützen sich stark auf das Bayes'sche Netzwerk und den Satz.

Der gegebene Absatz ist eine Einführung in Bayes'sche Netzwerke, die im Buch Künstliche Intelligenz - Ein moderner Ansatz enthalten ist:

Der Bayes'sche Netzwerkformalismus wurde erfunden, um eine effiziente Darstellung und rigoroses Denken mit unsicherem Wissen zu ermöglichen. Dieser Ansatz überwindet weitgehend viele Probleme der probabilistischen Denksysteme bis in die 1960er und 70er Jahre; Es dominiert jetzt die KI-Forschung zu unsicheren Argumentations- und Expertensystemen. Der Ansatz ermöglicht das Lernen aus Erfahrungen und kombiniert das Beste aus klassischer KI und neuronalen Netzen.

Es gibt viele andere Anwendungen, insbesondere in der Medizin. Wie die Vorhersage einer bestimmten Krankheit anhand der Symptome und der körperlichen Verfassung des Patienten. Derzeit werden viele Algorithmen verwendet, die auf diesem Theorem basieren, z. B. Binär- und Mehrklassenklassifizierer, z. B. E-Mail-Spamfilter. Es gibt viele Dinge in diesem Thema. Ich habe unten einige Links hinzugefügt, die helfen könnten, und lasse mich wissen, wenn Sie irgendeine andere Hilfe benötigen.

Hilfreiche Links
1. Erstens
2. Zweitens

Es hilft bei der Verbesserung der Effizienz bei der Lösung von Problemen der realen Welt. Als der Flug von Air France 2009 im Atlantik verschwand, entwickelten Wissenschaftler ein Bayes'sches Modell, um den Standort des Flugzeugs vorherzusagen. Das Modell berücksichtigte Faktoren wie den erwarteten Flugplan, das Wetter, die Meeresströmungen und andere externe Faktoren. Das Modell hat dann eine Wahrscheinlichkeit auf einen Radius von 50 Meilen um die erwartete Absturzzone abgebildet. Jedem Punkt innerhalb des 50-Meilen-Kreises wurde eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen, dass sich das Flugzeug dort befindet. Das Modell verwendete einen großen Datensatz mit Informationen, der kontinuierlich aktualisiert wurde, wenn das Suchteam jeden Tag nach der Suche an einem bestimmten Ort Ergebnisse eingab. Innerhalb weniger Tage nach der Implementierung dieses Modells wurde das Flugzeug gefunden. Dies zeigt, wie statistische Modelle und Theorien dazu beitragen können, die Effizienz bei der Lösung realer Probleme zu verbessern. Link zum Artikel

Da Sie ein Gymnasiast sind, werde ich versuchen, es einfacher auszudrücken. Es ist ein Problem für eine Maschine, eine Entscheidung zu treffen, wenn Sie diese Informationen noch nicht angegeben haben. Sie sollten beim Programmieren an alle Fälle denken. Aber manchmal kann es so viele Fälle geben, in denen Data Mining, Neuronale Netze, Fuzzy-Logik usw. mit KI verwendet werden. Dies spart Zeit und das System lernt sich selbst mit genügend Beispielen, die zu Beginn gegeben wurden, und entscheidet selbst.

Hier in diesem Link finden Sie einen Artikel über das Bayes'sche Lernen. Ein Beispiel auf S.33 ist das, was Sie brauchen, denke ich.