Čime se VI razlikuje od MCMC u pogledu kompromisa?

Variaciono zaključivanje (VI) i Markov lanac Monte Karlo (MCMC) su dva glavna pristupa za približavanje složenih posterior raspodela u Bajesovim modelima, i razlikuju se po kompromisu između tačnosti i računarske efikasnosti.

• MCMC pruža asimptotski tačne uzorke iz posterior raspodele, ali često zahteva mnogo vremena za računanje i može loše skalirati na velike skupove podataka ili složene modele.

• VI pretvara zadatak približavanja u optimizaciju, što je obično brže i skalabilnije, ali približavanje može biti manje tačno i zavisi od odabrane porodice varijacionih raspodela.

Dakle, kompromis je sledeći:

Metod	Tačnost	Računarska efikasnost	Skalabilnost
MCMC	Visoka (asimptotski tačna)	Niska (skupi računi)	Ograničena
VI	Srednja (zavisi od približavanja)	Visoka (brza optimizacija)	Dobra

Izbor između njih zavisi od zahteva za tačnošću i resursima. U zadacima sa ograničenim vremenom i velikim skupovima podataka često se bira VI, a za preciznije analize — MCMC.