Definition
Los mecanismos de aprendizaje bayesiano actualizan las creencias sobre los parámetros del modelo utilizando el teorema de Bayes, combinando conocimientos previos con datos observados para formar una distribución posterior. A diferencia de los enfoques frecuentistas,
Summary
Paradigmas de aprendizaje que tratan los parámetros del modelo como variables aleatorias con distribuciones de probabilidad en lugar de valores fijos.
Key Concepts
- Distribución posterior
- Creencia previa
- Cuantificación de la incertidumbre
- Teorema de Bayes
Use Cases
- Aprendizaje con conjuntos de datos pequeños y priors fuertes
- Toma de decisiones sensible al riesgo
- Estrategias de aprendizaje activo