ベイズの定理の応用

ベイズの定理は人工知能と機械学習でどのように使用されますか？高校生としてエッセイを書いているので、ベイズの定理、その一般的な使用法、AIまたはMLでの使用法について説明したいと思います。

ベイズの定理は、BがイベントAに（部分的にでも）依存していることを前提として、別のイベントAの事前知識があれば、イベントBが発生する確率を示しています。
実際のアプリケーションの例は、天気予報です。Naive Bayesは、天気予報を予測モデリングするための強力なアルゴリズムです。場所の温度は、その場所の気圧、湿度のパーセンテージ、風の速度と方向、温度に関する以前の記録、さまざまな大気層の乱気流、およびその他多くのものに依存します。したがって、特定の種類のデータがある場合は、特定の種類のアルゴリズムを処理して、特定の結果（または将来）を予測します。採用されているアルゴリズムは、ベイジアンネットワークと定理に大きく依存しています。

与えられたパラグラフは、本、人工知能-現代のアプローチで与えられたベイジアンネットワークの紹介です：

ベイジアンネットワーク形式は、不確かな知識を効率的に表現し、厳密な推論を可能にするために発明されました。このアプローチは、1960年代および70年代までの確率論的推論システムの多くの問題を大幅に克服します。現在は、不確実な推論とエキスパートシステムに関するAIの研究を支配しています。このアプローチは、経験から学ぶことを可能にし、最高の古典的なAIとニューラルネットを組み合わせます。

他の多くのアプリケーションがあり、特に医学分野ではそうです。患者の症状や体調に基づいて特定の疾患を予測するようなものです。この定理に基づいて、現在使用されているアルゴリズムは多数あります。たとえば、バイナリーやマルチクラスの分類子、たとえば電子メールのスパムフィルターなどです。このトピックには多くの事柄があります。以下に役立つリンクをいくつか追加しました。他にヘルプが必要な場合はお知らせください。

役立つリンク
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これは、現実の問題を解決する効率を向上させるのに役立ちます。2009年にエールフランス航空が大西洋で姿を消したとき、科学者たちは飛行機の位置を予測するためのベイジアンモデルを開発しました。モデルは、予想される飛行計画、天候、海流、その他の外部要因などの要因を取り入れました。次に、モデルは予想されるクラッシュゾーンの周囲50マイルの半径に確率をマッピングしました。50マイルの円内の各ポイントには、飛行機がそこにある確率が割り当てられています。彼のモデルは、検索チームが特定の場所を検索した後、毎日結果を入力するときに継続的に更新される大量の情報セットを使用しました。このモデルを実装してから数日以内に、飛行機が見つかりました。これは、統計モデルと理論が実際の問題を解決する効率を向上させる方法を示しています。 記事へのリンク

あなたは高校生なので、私はそれをより簡単に表現するようにします。以前にその情報を与えていない場合、マシンが決定を下すことは問題です。プログラミング中は、すべてのケースを考慮する必要があります。しかし、AIでデータマイニング、ニューラルネットワーク、ファジーロジックなどが使用される場合もあるので、それはあなたの時間を節約し、システムは最初に与えられた十分な例でそれ自体を学習し、それ自体を決定します。

このリンクには、ベイジアン学習に関する記事があります。33ページの例は、私が必要としているものです。