Калибровка является важным шагом во многих приложениях машинного обучения, чтобы гарантировать, что предсказанные вероятности классификатора точно отражают истинную вероятность каждого класса. На практике некоторые классификаторы, такие как машины опорных векторов и деревья решений, дают плохо откалиброванные оценки вероятности. Эти неверно откалиброванные вероятности могут отрицательно сказаться на производительности систем принятия решений, приводя к субоптимальным результатам, особенно в..

Примечание редактора: этот пост адаптирован на основе основного выступления Кэтрин Хьюм, нашего вице-президента по стратегии, на форуме INSEAD AI Forum в Париже 13 октября 2018 года. Искусственный интеллект (ИИ) - это применение математики для имитации того, что мы традиционно считаем когнитивными способностями. Речь идет о переходе от необходимости писать все правила для решения проблемы (подумайте «если это, то то») к обоснованным предположениям о том, что что-то может быть, путем..

(В настоящее время это просто заметка). LW используется для вычисления апостериорного распределения, это больше похоже на метод выборки, основанный на доказательствах, чтобы сократить вычислительную сложность по сравнению с выборкой Гиббса. Следующий контент включает один пример LW с http://www.eng.utah.edu/~mccully/cs5300lw/ . Вероятность взвешивания Цель этой веб-страницы — предоставить подробный пример взвешивания правдоподобия. Подготовлено Дуэйном А. Маккалли, Университет штата..