Apprentissage bayésien en ligne
L'apprentissage bayésien en ligne applique l'inférence bayésienne séquentiellement : chaque fois qu'une nouvelle observation arrive, la postérieure courante sur les paramètres du modèle devient la prior pour la mise à jour suivante. Le résultat est un cadre probabiliste fondé qui maintient des estimations de l'incertitude calibrées tout au long du processus, ce qui le rend bien adapté aux flux de données et aux environnements non stationnaires.
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Sources
- Opper, M. (1998). A Bayesian approach to on-line learning. In D. Saad (Ed.), On-Line Learning in Neural Networks (pp. 363–378). Cambridge University Press. link ↗
- Sato, M. (2001). Online model selection based on the variational Bayes. Neural Computation, 13(7), 1649–1681. DOI: 10.1162/089976601750265045 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Online Learning (Sequential Posterior Update). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/bayesian-online-learning
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