Applicazioni del teorema di Bayes

Come viene usato il teorema di Bayes nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico? Come studente del liceo scriverò un saggio al riguardo, e voglio essere in grado di spiegare il teorema di Bayes, il suo uso generale e come viene utilizzato in AI o ML.

Il teorema di Bayes afferma la probabilità che si verifichi qualche evento B, a condizione che sia stata precedentemente a conoscenza di altri eventi A, dato che B dipende dall'evento A (anche parzialmente).
Un esempio di applicazione nel mondo reale sarà la previsione meteorologica. Naive Bayes è un potente algoritmo per previsioni meteorologiche di modellazione predittiva. La temperatura di un luogo dipende dalla pressione in quel luogo, dalla percentuale di umidità, dalla velocità e dalla direzione del vento, da precedenti registrazioni di temperatura, turbolenza su diversi strati atmosferici e molte altre cose. Quindi, quando si dispone di un determinato tipo di dati, li si elabora un certo tipo di algoritmi per prevedere un risultato particolare (o il futuro). Gli algoritmi impiegati si basano fortemente sulla rete bayesiana e sul teorema.

Il paragrafo dato è un'introduzione alle reti bayesiane, nel libro Intelligenza artificiale - Un approccio moderno:

Il formalismo della rete bayesiana è stato inventato per consentire una rappresentazione efficiente e un ragionamento rigoroso con conoscenza incerta. Questo approccio supera ampiamente molti problemi dei sistemi di ragionamento probabilistico agli anni '60 e '70; ora domina la ricerca dell'intelligenza artificiale su ragionamenti incerti e sistemi esperti. L'approccio consente di apprendere dall'esperienza e combina il meglio dell'IA classica e delle reti neurali.

Ci sono molte altre applicazioni, specialmente nella scienza medica. Come prevedere una particolare malattia in base ai sintomi e alle condizioni fisiche del paziente. Esistono molti algoritmi attualmente in uso basati su questo teorema, come i classificatori binari e multi-classe, ad esempio i filtri antispam di posta elettronica. Ci sono molte cose in questo argomento. Ho aggiunto alcuni link che potrebbero aiutare e fammi sapere se hai bisogno di altro tipo di aiuto.

Link utili
1. Primo
2. Secondo

Aiuta a migliorare l'efficienza nel risolvere i problemi del mondo reale. Quando il volo Air France è scomparso nell'Oceano Atlantico nel 2009, gli scienziati hanno sviluppato un modello bayesiano per prevedere la posizione dell'aereo. Il modello ha preso in considerazione fattori come il piano di volo previsto, il tempo, le correnti oceaniche e altri fattori esterni. Il modello ha quindi mappato una probabilità su un raggio di 50 miglia attorno alla zona di incidente prevista. A ciascun punto all'interno del cerchio di 50 miglia veniva assegnata una probabilità che l'aereo si trovasse lì. Il modello ha utilizzato un ampio set di dati che è stato aggiornato continuamente mentre il team di ricerca immetteva i risultati ogni giorno dopo la ricerca in una posizione specifica. Pochi giorni dopo l'implementazione di questo modello, l'aereo è stato trovato. Ciò dimostra come i modelli statistici e la teoria possano aiutare a migliorare l'efficienza nel risolvere i problemi del mondo reale. Link per l'articolo

Dato che sei uno studente di liceo, cercherò di esprimerlo più facilmente. È un problema per una macchina prendere una decisione se non le hai mai dato prima. Dovresti pensare a tutti i casi durante la programmazione. Ma a volte possono esserci così tanti casi, qui Data Mining, Neural Networks, Fuzzy Logic ecc. Vengono usati con l'IA. Ti fa risparmiare tempo e il sistema sta imparando se stesso con abbastanza esempi dati all'inizio e decidendo se stesso.

Qui in questo link puoi trovare un articolo sull'apprendimento bayesiano. L'esempio a p.33 è quello di cui hai bisogno, immagino.