Inferencia aproximada

Los métodos de inferencia aproximada permiten aprender modelos realistas a partir de grandes conjuntos de datos, sacrificando tiempo de cálculo en aras de la precisión, cuando el aprendizaje y la inferencia exactos son computacionalmente intratables .

• La aproximación de Laplace
• Métodos bayesianos variacionales
• Cadena de Markov Monte Carlo
• Propagación de expectativas
• campos aleatorios de Markov
• redes bayesianas
  • paso de mensajes variacional
• Propagación de creencias generalizada y sin sentido

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• Inferencia estadística
• lógica difusa
• minería de datos

• Tom Minka, Microsoft Research (2 de noviembre de 2009). "Escuela de Verano de Aprendizaje Automático (MLSS), Cambridge 2009, Inferencia Aproximada" (videoconferencia).