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베이즈안 온라인 학습
베이즈안 온라인 학습은 베이즈 추론을 순차적으로 적용합니다: 새로운 관측값이 도착할 때마다 현재의 사후 분포는 다음 업데이트를 위한 사전 분포가 됩니다. 그 결과, 모델 매개변수에 대한 보정된 불확실성 추정치를 지속적으로 유지하는 원칙적인 확률론적 프레임워크가 되며, 이는 스트리밍 및 비정상 데이터 설정에 적합합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Online Learning (Sequential Posterior Update). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-online-learning
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