Aplicaciones del teorema de Bayes

¿Cómo se usa el Teorema de Bayes en inteligencia artificial y aprendizaje automático? Como estudiante de secundaria escribiré un ensayo al respecto, y quiero poder explicar el Teorema de Bayes, su uso general y cómo se usa en IA o ML.

El teorema de Bayes establece la probabilidad de que ocurra algún evento B siempre que se tenga conocimiento previo de otro (s) evento (s) A, dado que B depende del evento A (incluso parcialmente).
Un ejemplo de aplicación del mundo real será el pronóstico del tiempo. Naive Bayes es un poderoso algoritmo para el pronóstico predictivo del tiempo de modelado. La temperatura de un lugar depende de la presión en ese lugar, el porcentaje de humedad, la velocidad y la dirección del viento, los registros anteriores de temperatura, la turbulencia en las diferentes capas atmosféricas y muchas otras cosas. Entonces, cuando tiene cierto tipo de datos, los procesa cierto tipo de algoritmos para predecir un resultado particular (o el futuro). Los algoritmos empleados dependen en gran medida de la red bayesiana y el teorema.

El párrafo dado es una introducción a las redes bayesianas, que figura en el libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno:

El formalismo de red bayesiano se inventó para permitir una representación eficiente y un razonamiento riguroso con conocimiento incierto. Este enfoque supera en gran medida muchos problemas de los sistemas de razonamiento probabilístico de los años sesenta y setenta; ahora domina la investigación de inteligencia artificial sobre razonamiento incierto y sistemas expertos. El enfoque permite aprender de la experiencia y combina lo mejor de la IA clásica y las redes neuronales.

Hay muchas otras aplicaciones, especialmente en ciencias médicas. Como predecir una enfermedad en particular basada en los síntomas y la condición física del paciente. Hay muchos algoritmos actualmente en uso que se basan en este teorema, como los clasificadores binarios y de múltiples clases, por ejemplo, los filtros de correo no deseado. Hay muchas cosas en este tema. He agregado algunos enlaces a continuación que pueden ayudar, y avíseme si necesita algún otro tipo de ayuda.

Enlaces útiles
1. Primero
2. Segundo

Ayuda a mejorar la eficiencia en la resolución de problemas del mundo real. Cuando el vuelo de Air France desapareció en el Océano Atlántico en 2009, los científicos desarrollaron un modelo bayesiano para predecir la ubicación del avión. El modelo tomó en cuenta factores como el plan de vuelo esperado, el clima, las corrientes oceánicas y otros factores externos. Luego, el modelo asignó una probabilidad a un radio de 50 millas alrededor de la zona de choque esperada. A cada punto dentro del círculo de 50 millas se le asignó una probabilidad de que el avión esté ubicado allí. El modelo he utilizó un gran conjunto de datos que se actualizó continuamente a medida que el equipo de búsqueda ingresaba resultados todos los días después de buscar una ubicación específica. A los pocos días de implementar este modelo, se encontró el avión. Esto muestra cómo los modelos estadísticos y la teoría pueden ayudar a mejorar la eficiencia en la resolución de problemas del mundo real. Enlace para artículo

Como eres un estudiante de secundaria, intentaré expresarlo más fácilmente. Es un problema para una máquina tomar una decisión si no le ha dado esa información antes. Debe pensar en todos los casos mientras programa. Pero a veces puede haber tantos casos, aquí la minería de datos, las redes neuronales, la lógica difusa, etc., se usan dentro de la IA. Le ahorra tiempo y el sistema se está aprendiendo a sí mismo con suficientes ejemplos dados al principio y decidiéndose por sí mismo.

Aquí, en este enlace , puede encontrar un artículo sobre el aprendizaje bayesiano. Supongo que el ejemplo en la p.33 es lo que necesitas.