Modelos Probabilísticos

Uma rede de crenças é um modelo gráfico que representa relações probabilísticas entre variáveis.

Uma Distribuição Beta Priori é um modelo estatístico usado em estatística bayesiana para representar crenças sobre probabilidades.

Inferência Exata é um método estatístico que calcula as probabilidades exatas de resultados em um modelo probabilístico.

O Algoritmo Forward-Forward é uma técnica utilizada em Modelos de Markov Ocultos para calcular probabilidades de sequências.

Modelos Gráficos são modelos probabilísticos que representam relacionamentos complexos usando grafos.

Gumbel Softmax é uma técnica para amostragem diferenciável de distribuições categóricas em aprendizado de máquina.

Um Modelo de Markov é um modelo estatístico que prevê estados futuros com base exclusivamente no estado atual, sem memória dos estados passados.

Um Campo Aleatório de Markov (MRF) é um modelo gráfico que representa a distribuição conjunta de um conjunto de variáveis aleatórias com dependências locais.

Uma Rede de Densidade de Mistura (MDN) prevê distribuições de probabilidade em vez de saídas únicas, útil para modelagem de dados complexos.

A probabilidade de saída refere-se à chance de um resultado específico em um modelo probabilístico ou sistema de IA.

Probabilidade de Parâmetro refere-se à probabilidade de parâmetros específicos do modelo dado os dados observados.