बेयसियन ऑनलाइन लर्निंग
बेयसियन ऑनलाइन लर्निंग बेयसियन अनुमान को क्रमिक रूप से लागू करता है: जब भी कोई नया अवलोकन आता है, तो मॉडल मापदंडों पर वर्तमान पश्चगामी वितरण अगले अद्यतन के लिए पूर्वगामी बन जाता है। इसका परिणाम एक सैद्धांतिक संभाव्य ढाँचा है जो पूरे समय कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमानों को बनाए रखता है, जिससे यह स्ट्रीमिंग और गैर-स्थिर डेटा सेटिंग्स के लिए उपयुक्त हो जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Online Learning (Sequential Posterior Update). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/bayesian-online-learning
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