Ի՞նչ է էմպիրիկ Բեյսը։

Empirical Bayes է մոտեցում բայեսյան վիճակագրությունում, որտեղ նախնական բաշխման հիպերպարամետրերը գնահատվում են տվյալների հիման վրա, ոչ թե նախապես սահմանված։ Այլ կերպ ասած, փոխարենը հաստատված նախնականի, նրա պարամետրերը էմպիրիկորեն ընտրվում են դիտարկումներից։

Տարբերություն կա դասական բայեսյան մոտեցումից, որտեղ նախնականը սահմանվում է անկախ տվյալներից, empirical Bayes-ը օգտագործում է տվյալները նախնականը կարգավորելու համար, ինչը հաճախ պարզեցնում է հաշվարկները և բարձրացնում մոդելի հարմարվողականությունը։

Օրինակ՝ կիրառվում է Gaussian Process (GP) և Bayesian Optimization (BO) ոլորտներում, որտեղ միջուկի կամ աղմուկի մոդելի հիպերպարամետրերը կարգավորվում են ուսումնական տվյալների հիման վրա, բարելավելով կանխատեսումների և օպտիմալացման որակը։

Այսպիսով, empirical Bayes-ը համատեղում է բայեսյան մոտեցման առավելությունները տվյալներից ստացված գործնական պարամետրերի գնահատման հետ։