Computer Science

Вероятностное программирование (Probabilistic Programming) - это подход к разработке программного обеспечения, который позволяет моделировать и анализировать неопределенность, используя вероятностные модели.

Основным принципом вероятностного программирования является объединение значений и вероятностных распределений в единую программную модель. Это позволяет построить модель, которая может описывать не только точечные значения, но и их вероятностное распределение, что делает её более реалистичной и точной.

Используя вероятностное программирование, можно создавать модели, которые могут описывать широкий спектр задач, начиная от простых математических задач и заканчивая сложными задачами машинного обучения и статистического анализа данных.

Технологии вероятностного программирования позволяют работать с графами вычислений и составлять вероятностные модели на основе уже существующих математических моделей. Это может быть полезно как для разработки новых алгоритмов, так и для решения реальных проблем в различных областях, например, в медицине, экономике, финансах, инженерии и других.

www.tgoop.com/CScience1/3266

1.12K viewsJun 23 at 11:50

Вероятностное программирование (Probabilistic Programming) - это подход к разработке программного обеспечения, который позволяет моделировать и анализировать неопределенность, используя вероятностные модели.

Основным принципом вероятностного программирования является объединение значений и вероятностных распределений в единую программную модель. Это позволяет построить модель, которая может описывать не только точечные значения, но и их вероятностное распределение, что делает её более реалистичной и точной.

Используя вероятностное программирование, можно создавать модели, которые могут описывать широкий спектр задач, начиная от простых математических задач и заканчивая сложными задачами машинного обучения и статистического анализа данных.

Технологии вероятностного программирования позволяют работать с графами вычислений и составлять вероятностные модели на основе уже существующих математических моделей. Это может быть полезно как для разработки новых алгоритмов, так и для решения реальных проблем в различных областях, например, в медицине, экономике, финансах, инженерии и других.

BY Computer Science