Bayesian Learning
Vad är Bayesian Learning?
Bayesian Learning är en metod inom maskininlärning som bygger på Bayesiansk statistik för att uppdatera sannolikheter baserat på ny data. Till skillnad från traditionella metoder som ofta antar fasta parametrar, använder Bayesian Learning sannolikhetsfördelningar för att modellera osäkerhet och förbättra prediktioner.
Användningsområden
Probabilistisk modellering: Används i AI-system för att hantera osäkerhet genom att uppdatera sannolikheter baserat på nya observationer.
Prediktiv analys: Tillämpas inom finans, sjukvård och andra områden där beslutsfattande bygger på sannolikhetsfördelningar.
Generativ AI: Implementeras i modeller som Variational Autoencoders (VAE) för att skapa realistiska syntetiska data.
Robotik och autonoma system: Hjälper självkörande fordon och robotar att fatta beslut i osäkra miljöer genom probabilistisk inferens.
Utforska AI med AIUC
Hos AIUC tar vi bland annat upp hur probabilistiska AI-modeller som Bayesian Learning kan förbättra beslutsfattande och prediktioner i olika branscher. Vi diskuterar hur denna teknik kan kombineras med andra AI-metoder för att skapa robusta och anpassningsbara system.