Bayesian Inference – wnioskowanie oparte na prawdopodobieństwie warunkowym.

Wnioskowanie oparte na prawdopodobieństwie warunkowym to metoda statystyczna służąca do aktualizacji prawdopodobieństw hipotez w świetle nowych danych. Opiera się na twierdzeniu Bayesa, które łączy wcześniejsze przekonania (priory) z informacjami zawartymi w obserwacjach (wiadomość). Dzięki tej metodzie można formalnie modelować niepewność oraz wnioskować o rozkładzie interesujących parametrów na podstawie dostępnych danych.

Proces ten obejmuje obliczanie rozkładu posteriori, który reprezentuje zaktualizowane prawdopodobieństwa po uwzględnieniu nowych dowodów. W praktyce znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak uczenie maszynowe, robotyka, przetwarzanie języka naturalnego czy medycyna, umożliwiając podejmowanie decyzji bazujących na niekompletnych lub szumowych danych. Wnioskowanie bazujące na tym podejściu pozwala na systematyczne łączenie wiedzy anieostrzeżonej z empiryczną obserwacją, co czyni je fundamentem w dziedzinach opartych na analizie probabilistycznej.