Aplicações do Teorema de Bayes

Como o Teorema de Bayes é usado em inteligência artificial e aprendizado de máquina? Como estudante do ensino médio, escreverei um ensaio sobre o assunto e quero poder explicar o Teorema de Bayes, seu uso geral e como ele é usado em IA ou ML.

O teorema de Bayes declara a probabilidade de ocorrência de algum evento B, desde que o conhecimento prévio de outro (s) evento (s) A seja dado que B depende do evento A (mesmo que parcialmente).
Um exemplo de aplicação no mundo real será a previsão do tempo. Naive Bayes é um algoritmo poderoso para previsão de previsão de tempo de modelagem. A temperatura de um local depende da pressão naquele local, porcentagem de umidade, velocidade e direção do vento, registros anteriores de temperatura, turbulência em diferentes camadas atmosféricas e muitas outras coisas. Portanto, quando você tem certos tipos de dados, processa-os com certos tipos de algoritmos para prever um resultado específico (ou o futuro). Os algoritmos empregados dependem fortemente da rede bayesiana e do teorema.

O parágrafo fornecido é uma introdução às redes bayesianas, apresentado no livro Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna:

O formalismo da rede bayesiana foi inventado para permitir uma representação eficiente e um raciocínio rigoroso com o conhecimento incerto. Essa abordagem supera amplamente muitos problemas dos sistemas de raciocínio probabilístico nas décadas de 1960 e 70; agora domina a pesquisa de IA sobre raciocínio incerto e sistemas especialistas. A abordagem permite aprender com a experiência e combina o melhor da IA ​​clássica e das redes neurais.

Existem muitas outras aplicações, especialmente na ciência médica. Como prever uma doença em particular com base nos sintomas e condição física do paciente. Atualmente, existem muitos algoritmos em uso baseados nesse teorema, como classificador binário e de várias classes, por exemplo, filtros de spam por email. Há muitas coisas neste tópico. Adicionei alguns links abaixo que podem ajudar e deixe-me saber se você precisa de outro tipo de ajuda.

Links úteis
1. Primeiro
2. Segundo

Ajuda a melhorar a eficiência na solução de problemas do mundo real. Quando o voo da Air France desapareceu no Oceano Atlântico em 2009, os cientistas desenvolveram um modelo bayesiano para prever a localização do avião. O modelo levou em consideração fatores como o plano de vôo esperado, clima, correntes oceânicas e outros fatores externos. O modelo então mapeou uma probabilidade para um raio de 80 quilômetros em torno da zona de colisão esperada. Cada ponto dentro do círculo de 50 milhas recebeu uma probabilidade de o avião estar localizado lá. O modelo he usou um grande conjunto de dados de informações que foram atualizados continuamente à medida que a equipe de pesquisa inseria os resultados todos os dias após a pesquisa em um local específico. Alguns dias após a implementação desse modelo, o avião foi encontrado. Isso mostra como modelos estatísticos e teoria podem ajudar a melhorar a eficiência na solução de problemas do mundo real. Link para artigo

Como você é um estudante do ensino médio, tentarei expressar isso com mais facilidade. É um problema para uma máquina tomar uma decisão se você não tiver fornecido essas informações antes. Você deve pensar em todos os casos durante a programação. Mas, às vezes, pode haver muitos casos, aqui Data Mining, Redes Neurais, Fuzzy Logic etc são usados ​​dentro da IA. Isso economiza seu tempo e o sistema está aprendendo a si próprio com exemplos suficientes dados no início e decidindo a si próprio.

Aqui neste link, você pode encontrar um artigo sobre o aprendizado bayesiano. Exemplo na p.33 é o que você precisa, eu acho.