Apprentissage bayésien
Définition
L'apprentissage automatique bayésien est un ensemble particulier d'approches de l'apprentissage automatique probabiliste (pour d'autres modèles probabilistes, voir Apprentissage supervisé). L'apprentissage bayésien traite les paramètres du modèle comme des variables aléatoires - dans l'apprentissage bayésien, l'estimation des paramètres revient à calculer les distributions postérieures de ces variables aléatoires en fonction des données observées. L'apprentissage bayésien implique généralement des modèles génératifs - une exception notable est la régression linéaire bayésienne, qui est un modèle discriminant.
L'interaction entre les méthodes bayésiennes et l'apprentissage en profondeur est omniprésente. Les modèles bayésiens propres et bien formulés utilisent des éléments d'apprentissage en profondeur en tant qu '« approximateurs de fonctions universelles » (apprentissage profond bayésien) et les réseaux de neurones profonds sont complétés d'éléments de la théorie des probabilités (apprentissage profond bayésien)
Français
apprentissage bayésien
apprentissage profond bayésien
Anglais
Bayesian learning
Bayesian deep learning
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
