বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান কি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য উপযোগী?

2024 লেখক: Fiona Howard | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-10 06:34

এটি মেশিন লার্নিংয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় Bayesian মডেল গড় একটি সাধারণ তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম। শ্রেণীবিভাগের কাজগুলিতে ন্যাভ বেইস ক্লাসিফায়ারগুলি সাধারণ। বায়েসিয়ান আজকাল গভীর শিক্ষায় ব্যবহৃত হয়, যা গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলিকে ছোট ডেটাসেট থেকে শেখার অনুমতি দেয়৷

মেশিন লার্নিংয়ে বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান কোথায় ব্যবহৃত হয়?

লোকেরা অনেক ক্ষেত্রে বায়েসিয়ান পদ্ধতি প্রয়োগ করে: গেমের বিকাশ থেকে ড্রাগ আবিষ্কার পর্যন্ত। তারা অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে সুপার পাওয়ার দেয়: মিসিং ডেটা পরিচালনা করা, ছোট ডেটাসেট থেকে আরও অনেক তথ্য বের করা।

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য কেন বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান গুরুত্বপূর্ণ?

আরো বিশেষভাবে, বায়েসিয়ান পরিসংখ্যানের পুনরাবৃত্তিমূলক ব্যবহার খুব নির্দিষ্ট, এটি ডেটা বিশেষজ্ঞদের আরও সুনির্দিষ্টভাবে প্রত্যাশা করতে দেয়। বর্তমান সময়ে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির স্মার্ট এক্সিকিউশনে বায়েসিয়ান পরিসংখ্যানের একটি উল্লেখযোগ্য ভূমিকা রয়েছে কারণ এটি ডেটা বিশেষজ্ঞদের বড় ডেটার সাথে কাজ করতে নমনীয়তা দেয়

বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান কি দরকারী?

আরও বেশি দাবি করা হচ্ছে যে ক্লিনিকাল গবেষণার জন্য বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান অনেক বেশি সুবিধাজনক (5), এবং ক্লিনিকাল গবেষণায় ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ফ্রিকোয়েন্সিস্ট এবং বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান উভয়ই ব্যবহার করার আরও বেশি প্রচেষ্টা, তবে বায়েসিয়ান পরিসংখ্যানের গুরুত্বও বৃদ্ধি হয় কারণ এটি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য মৌলিক…

আমি কখন বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান ব্যবহার করব?

বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান উপযুক্ত যখন আপনার কাছে অসম্পূর্ণ তথ্য থাকে যা পরবর্তী পর্যবেক্ষণ বা পরীক্ষার পরে আপডেট হতে পারে। আপনি একটি পূর্ববর্তী (বিশ্বাস বা অনুমান) দিয়ে শুরু করুন যা একটি উত্তর (উন্নত অনুমান) পেতে Bayes আইন দ্বারা আপডেট করা হয়েছে।