Ймовірнісні методи в машинному навчанні
Анотація
Теорія ймовірностей, в основі якої лежить математична обробка ймовірностей подій та випадкових величин, відіграє одну з ключових ролей у розвитку та застосуванні різноманітних методів машинного навчання. Вона допомагає створювати моделі, які не лише адаптуються до наявних даних, але й враховують ступінь невизначеності та ймовірнісні закономірності.
Розглянемо один з аспектів застосування теорії ймовірності у машинному навчанні, а саме, як ймовірнісні методи використовуються для кластеризації і допомагають вирішувати складні завдання, пов’язані з аналізом даних та прийняттям рішень.
Посилання
Шевченко C. М., Жданова Ю. Д., Шевцова Т. І. Застосування кластерного аналізу для просування бізнесу у соціальних мережах. Вісник ХНТУ. 2023. № 4(87). C. 271–281. DOI: 10.35546/kntu2078-4481.2023.4.32 (дата звернення 08.05.2024).
Koirala J. Understanding the Use of Cluster Analysis in Business (March 27, 2023). DOI: 10.2139/ssrn.4400674 (дата звернення 08.05.2024).
Безпарточний М. Г. Використання кластерного аналізу при оцінці ефективності діяльності торговельних підприємств. Торгівля, комерція, підприємництво: збірник наукових праць. Львів: Львівська комерційна академія. 2014. Вип. 17. С. 24–27.
Модель експертної системи для медичного скринінгу на основі методів кластерного аналізу / C. М. Шевченко, Ю. Д. Жданова, О. В. Негоденко, В. А. Куцук. Moderní aspekty vědy: XXVII: díl mezinárodní kolektivní monografie. Mezinárodní Ekonomický Institut s. r. o. Česká republika. Mezinárodní Ekonomický Institut s. r. o., 2023. С. 478–494. URL: http://perspectives. pp.ua/public/site/mono/mono-27.pdf (дата звернення 08.05.2024).
Reynolds D. Gaussian Mixture Models / S. Z. Li, A. Jain (eds). Encyclopedia of Biometrics. Springer, Boston, MA, 2009. DOI: 10.1007/978-0-387-73003-5_196 (дата звернення 08.05.2024).
