Penerapan Teorema Bayes

Bagaimana Teorema Bayes digunakan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin? Sebagai siswa sekolah menengah saya akan menulis esai tentang itu, dan saya ingin dapat menjelaskan Teorema Bayes, penggunaan umumnya, dan bagaimana ia digunakan dalam AI atau ML.

Teorema Bayes menyatakan probabilitas beberapa peristiwa B terjadi asalkan pengetahuan sebelumnya tentang peristiwa lain, mengingat B bergantung pada peristiwa A (bahkan sebagian).
Contoh aplikasi dunia nyata adalah ramalan cuaca. Naif Bayes adalah algoritma yang kuat untuk prediksi cuaca pemodelan prediksi. Suhu suatu tempat bergantung pada tekanan di tempat itu, persentase kelembaban, kecepatan dan arah angin, catatan sebelumnya tentang suhu, turbulensi pada lapisan atmosfer yang berbeda, dan banyak hal lainnya. Jadi, ketika Anda memiliki jenis data tertentu, Anda memprosesnya beberapa jenis algoritma untuk memprediksi satu hasil tertentu (atau masa depan). Algoritma yang digunakan sangat bergantung pada jaringan Bayesian dan teorema.

Paragraf yang diberikan adalah pengantar jaringan Bayesian, yang diberikan dalam buku, Artificial Intelligence - A Modern Approach:

Formalisme jaringan Bayesian diciptakan untuk memungkinkan representasi yang efisien dari, dan alasan yang kuat dengan, pengetahuan yang tidak pasti. Pendekatan ini sebagian besar mengatasi banyak masalah dari sistem penalaran probabilistik hingga 1960-an dan 70-an; sekarang mendominasi penelitian AI pada penalaran yang tidak pasti dan sistem pakar. Pendekatan ini memungkinkan untuk belajar dari pengalaman, dan menggabungkan yang terbaik dari AI klasik dan jaring saraf.

Ada banyak aplikasi lain, terutama dalam ilmu kedokteran. Seperti memprediksi penyakit tertentu berdasarkan gejala dan kondisi fisik pasien. Ada banyak algoritma yang saat ini digunakan yang didasarkan pada teorema ini, seperti biner dan multi-class classifier, misalnya, filter spam email. Ada banyak hal dalam topik ini. Saya telah menambahkan beberapa tautan di bawah ini yang mungkin membantu, dan beri tahu saya jika Anda memerlukan bantuan apa pun.

Tautan Bermanfaat
1. Pertama
2. Kedua

Ini membantu dalam meningkatkan efisiensi dalam memecahkan masalah dunia nyata. Ketika penerbangan Air France menghilang di Samudra Atlantik pada 2009 lalu para ilmuwan mengembangkan model Bayesian untuk memprediksi lokasi pesawat. Model mengambil faktor-faktor seperti rencana penerbangan yang diharapkan, cuaca, arus laut dan faktor eksternal lainnya. Model kemudian memetakan probabilitas ke radius 50 mil di sekitar zona kecelakaan yang diharapkan. Setiap titik dalam lingkaran 50 mil diberikan probabilitas pesawat berada di sana. Model tersebut menggunakan kumpulan data besar yang diperbarui secara terus-menerus ketika tim pencarian memasukkan hasil setiap hari setelah mencari lokasi tertentu. Dalam beberapa hari penerapan model ini, pesawat ditemukan. Ini menunjukkan bagaimana model statistik dan teori dapat membantu meningkatkan efisiensi dalam menyelesaikan masalah dunia nyata. Tautan untuk artikel

Karena Anda seorang siswa sekolah menengah, saya akan mencoba untuk mengekspresikannya dengan lebih mudah. Merupakan masalah bagi mesin untuk membuat keputusan jika Anda belum memberikan informasi itu sebelumnya. Anda harus memikirkan setiap kasus saat pemrograman. Tetapi kadang-kadang ada begitu banyak kasus, di sini Penambangan Data, Jaringan Saraf Tiruan, Fuzzy Logic dll digunakan dengan AI. Ini menghemat waktu dan sistem Anda belajar sendiri dengan cukup contoh yang diberikan di awal dan memutuskan sendiri.

Di sini, di tautan ini, Anda dapat menemukan artikel tentang pembelajaran Bayesian. Contoh pada hal.33 adalah apa yang Anda butuhkan, saya kira.