Aprendizado Online Bayesiano
O aprendizado online bayesiano aplica inferência bayesiana sequencialmente: a cada nova observação que chega, a posterior atual sobre os parâmetros do modelo torna-se a prior para a próxima atualização. O resultado é um arcabouço probabilístico principiado que mantém estimativas de incerteza calibradas ao longo do tempo, tornando-o bem adequado para cenários de dados em fluxo (streaming) e não estacionários.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Online Learning (Sequential Posterior Update). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/bayesian-online-learning
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