« Inférence bayésienne » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
==Définition==
==Définition==
L'inférence bayésienne est une méthode par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation des événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes.
L'inférence bayésienne (ou raisonnement bayésien) est une méthode par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation des événements connus. Le raisonnement bayésien renforce ou diminue la confiance en une hypothèse à mesure que les preuves s’accumulent en faveur de l’hypothèse ou la contredisent.  


Le raisonnement bayésien s'intéresse aux cas où une proposition pourrait être vraie ou fausse, non pas en raison de son rapport logique à des axiomes tenus pour assurément vrais, mais selon des observations où subsiste une incertitude. On attribue à toute proposition une valeur dans l'intervalle ouvert allant de 0 (faux à coup sûr) à 1 (vrai à coup sûr). Quand un événement possède plus de deux issues possibles, on considère une distribution de probabilité pour ces issues. Cette distribution est révisée à chaque nouvelle observation et s'affine de plus en plus. Ainsi un diagnostic indique-t-il qu'une maladie plus qu'une autre est probablement à l'origine des symptômes d'un patient.
L'inférence bayésienne s'appuie principalement sur le fameux '''[[Théorème de Bayes|théorème de Bayes / Laplace]]''' qui indique comment mettre à jour nos croyances chaque fois que nous voyons de nouvelles preuves. L'approche bayésienne est une des branches principales de l''''[[Apprentissage automatique|apprentissage automatique]]'''.


L'inférence bayésienne produit une probabilité qui s'interprète comme le degré de confiance à accorder à une cause hypothétique. On l'utilise pour l'auto-apprentissage en intelligence artificielle.
==Compléments==
Le raisonnement bayésien s'intéresse aux cas où une proposition pourrait être vraie ou fausse, non pas en raison de son rapport logique à des axiomes tenus pour assurément vrais, mais selon des observations où subsiste une incertitude. On attribue à toute proposition une valeur dans l'intervalle ouvert allant de 0 (faux à coup sûr) à 1 (vrai à coup sûr). Quand un événement possède plus de deux issues possibles, on considère une distribution de probabilité pour ces issues. Cette distribution est révisée à chaque nouvelle observation et s'affine de plus en plus.
 
L'inférence bayésienne produit une probabilité qui s'interprète comme le degré de confiance à accorder à une cause hypothétique. On l'utilise pour l'apprentissage en intelligence artificielle. Ainsi un diagnostic indique-t-il qu'une maladie plus qu'une autre est probablement à l'origine des symptômes d'un patient.
 
On peut dire que la démarche scientifique avec la formulation d'hypothèses s’appuie sur le raisonnement bayésien.


Voir '''[[bayésien]]'''.
Voir '''[[bayésien]]'''.
Ligne 10 : Ligne 15 :
==Français==
==Français==
'''inférence bayésienne'''  
'''inférence bayésienne'''  
'''raisonnement bayésien'''


==Anglais==
==Anglais==
'''bayesian inference'''  
'''bayesian inference'''  


'''bayesian reasoning'''


<small>
<small>


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source: Wikipedia IA]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source: Wikipedia IA]


[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:PUBLICATION]]

Version du 16 août 2022 à 02:42

Définition

L'inférence bayésienne (ou raisonnement bayésien) est une méthode par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation des événements connus. Le raisonnement bayésien renforce ou diminue la confiance en une hypothèse à mesure que les preuves s’accumulent en faveur de l’hypothèse ou la contredisent.

L'inférence bayésienne s'appuie principalement sur le fameux théorème de Bayes / Laplace qui indique comment mettre à jour nos croyances chaque fois que nous voyons de nouvelles preuves. L'approche bayésienne est une des branches principales de l'apprentissage automatique.

Compléments

Le raisonnement bayésien s'intéresse aux cas où une proposition pourrait être vraie ou fausse, non pas en raison de son rapport logique à des axiomes tenus pour assurément vrais, mais selon des observations où subsiste une incertitude. On attribue à toute proposition une valeur dans l'intervalle ouvert allant de 0 (faux à coup sûr) à 1 (vrai à coup sûr). Quand un événement possède plus de deux issues possibles, on considère une distribution de probabilité pour ces issues. Cette distribution est révisée à chaque nouvelle observation et s'affine de plus en plus.

L'inférence bayésienne produit une probabilité qui s'interprète comme le degré de confiance à accorder à une cause hypothétique. On l'utilise pour l'apprentissage en intelligence artificielle. Ainsi un diagnostic indique-t-il qu'une maladie plus qu'une autre est probablement à l'origine des symptômes d'un patient.

On peut dire que la démarche scientifique avec la formulation d'hypothèses s’appuie sur le raisonnement bayésien.

Voir bayésien.

Français

inférence bayésienne

raisonnement bayésien

Anglais

bayesian inference

bayesian reasoning

Source: Wikipedia IA