Bayesiansk inferens er en statistisk metode, der anvendes inden for kunstig intelligens (AI) til at opdatere sandsynligheder for hypoteser baseret på ny evidens eller data. Denne tilgang bygger på Bayes’ sætning og er fundamentet for mange maskinlæringsalgoritmer.
Hvad er Bayesian inference
Bayesian inference, eller på dansk Bayesiansk inferens, er en metode til at opdatere den sandsynlighed, vi tilskriver en hypotese, når vi får nye data. Metoden er baseret på Bayes’ sætning, som forbinder de betingede sandsynligheder for hypoteser og data.
Grundlæggende principper
I kernen anvender Bayesian inference to hovedbegreber: prior sandsynlighed og posterior sandsynlighed. Den prior sandsynlighed repræsenterer vores tro på en hypotese, før vi ser data. Når nye data kommer ind, beregner vi den posterior sandsynlighed, som er vores opdaterede tro baseret på dataene.
Anvendelser inden for AI
Bayesian inference er udbredt inden for maskinlæring og AI til opgaver som klassificering, regression og betingede bærende netværk. Den bruges også i områder som naturlig sprogbehandling, computer vision og robotik for at skabe mere præcise og robuste modeller.
Fordele ved Bayesian inference
Fordelene ved Bayesian inference inkluderer evnen til at håndtere usikkerhed på en principiel måde, integrere tidligere viden i analysen og fleksibilitet til at anvende komplekse modeller. Dette gør metoden især værdifuld i situationer med begrænsede data eller behov for løbende opdateringer.
Eksempel
Et klassisk eksempel på Bayesian inference er spamfiltrering. Her opdaterer systemet løbende sandsynligheden for, at en e-mail er spam, baseret på nye egenskaber som afsenderens adresse, ordene i e-mailen og tidligere klassifikationer.