Applications du théorème de Bayes

Comment le théorème de Bayes est-il utilisé dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique? En tant qu'élève du secondaire, j'écrirai un essai à ce sujet et je veux être en mesure d'expliquer le théorème de Bayes, son utilisation générale et comment il est utilisé en IA ou en ML.

Le théorème de Bayes indique la probabilité qu'un événement B se produise à condition de connaître au préalable un ou plusieurs autres événements A, étant donné que B dépend de l'événement A (même partiellement).
Un exemple d'application réelle sera la prévision météorologique. Naive Bayes est un algorithme puissant pour la modélisation prévisionnelle des prévisions météorologiques. La température d'un endroit dépend de la pression à cet endroit, du pourcentage d'humidité, de la vitesse et de la direction du vent, des enregistrements précédents sur la température, des turbulences sur différentes couches atmosphériques et bien d'autres choses. Ainsi, lorsque vous disposez d'un certain type de données, vous les traitez d'un certain type d'algorithmes pour prédire un résultat particulier (ou le futur). Les algorithmes utilisés reposent fortement sur le réseau bayésien et le théorème.

Le paragraphe donné est une introduction aux réseaux bayésiens, donnée dans le livre, Intelligence artificielle - Une approche moderne:

Le formalisme des réseaux bayésiens a été inventé pour permettre une représentation efficace et un raisonnement rigoureux des connaissances incertaines. Cette approche surmonte largement de nombreux problèmes des systèmes de raisonnement probabiliste jusqu'aux années 60 et 70; il domine désormais la recherche de l'IA sur le raisonnement incertain et les systèmes experts. L'approche permet d'apprendre de l'expérience et combine le meilleur de l'IA classique et des réseaux neuronaux.

Il existe de nombreuses autres applications, notamment en science médicale. Comme prédire une maladie particulière en fonction des symptômes et de la condition physique du patient. Il existe de nombreux algorithmes actuellement utilisés qui sont basés sur ce théorème, comme le classificateur binaire et multi-classes, par exemple, les filtres anti-spam de courrier électronique. Il y a beaucoup de choses dans ce sujet.J'ai ajouté quelques liens ci-dessous qui pourraient aider, et faites-moi savoir si vous avez besoin d'une autre aide.

Liens utiles
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Il aide à améliorer l'efficacité de la résolution des problèmes du monde réel. Lorsque le vol d'Air France a disparu dans l'océan Atlantique en 2009, les scientifiques ont développé un modèle bayésien pour prédire l'emplacement de l'avion. Le modèle a pris en compte des facteurs tels que le plan de vol prévu, la météo, les courants océaniques et d'autres facteurs externes. Le modèle a ensuite cartographié une probabilité dans un rayon de 50 miles autour de la zone de crash attendue. Chaque point dans le cercle de 50 milles s'est vu attribuer une probabilité que l'avion s'y trouve. Le modèle he a utilisé un grand ensemble de données qui a été mis à jour en permanence au fur et à mesure que l'équipe de recherche saisissait les résultats tous les jours après avoir recherché un emplacement spécifique. Quelques jours après la mise en œuvre de ce modèle, l'avion a été retrouvé. Cela montre comment les modèles statistiques et la théorie peuvent aider à améliorer l'efficacité dans la résolution des problèmes du monde réel. Lien pour l'article

Puisque vous êtes un lycéen, je vais essayer de l'exprimer plus facilement. Il est difficile pour une machine de prendre une décision si vous ne lui avez pas donné ces informations auparavant. Vous devez penser à tous les cas lors de la programmation. Mais parfois, il peut y avoir tellement de cas, ici l'exploration de données, les réseaux de neurones, la logique floue, etc. sont utilisés avec l'IA. Cela vous fait gagner du temps et le système apprend lui-même avec suffisamment d'exemples donnés au début et se décide.

Ici, dans ce lien, vous pouvez trouver un article sur l'apprentissage bayésien. L'exemple de la p.33 est ce dont vous avez besoin, je suppose.