Bayesian Computation
확률론적 접근 방식으로 데이터와 사전 지식을 결합해요. 모델링과 추론을 위해 샘플링이나 변분법을 사용해요. 이를 통해 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있어요.
Bayesian Statistics
베이지안 통계
6개 레벨
확률적 관점에서 기존의 지식을 활용해 데이터 분석을 수행해요. 새로운 정보가 들어오면 기존의 믿음이나 확률을 업데이트할 수 있어요. 주로 사후 확률을 통해 불확실성을 정량화하는 데 사용돼요.
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Bayesian Decision Theory
확률론적 접근을 통해 불확실성을 모델링하는 방법이에요. 주어진 데이터를 바탕으로 의사결정을 최적화할 수 있어요. 이론적으로는 사전 확률을 활용해 사후 확률을 계산하며, 이를 통해 보다 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 시스템이에요.
Bayesian Hierarchical Models
이 방법은 데이터의 다양한 층위에 대한 정보를 결합해요. 각 층위의 변동성을 모델링하여 보다 강력한 추론을 가능하게 해요. 이를 통해 더 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 분석할 수 있어요.
Bayesian Inference
확률을 사용하여 불확실성을 모델링하는 방법이에요. 주어진 데이터를 바탕으로 사전 지식을 업데이트하여 새로운 정보를 반영해요. 이를 통해 보다 정확한 추론을 가능하게 해요.
Bayesian Machine Learning
확률적 접근법을 통해 불확실성을 모델링해요. 데이터에 기반해 사전 지식을 업데이트하며, 학습해 나가는 방식이에요. 다양한 분야에서 예측 및 의사결정에 활용되고 있어요.
Bayesian Networks
확률적 모델로서, 복잡한 의사결정을 지원해요. 변수들 간의 의존 관계를 시각적으로 표현해요. 이를 통해 불확실성을 효율적으로 다룰 수 있어요.
