Maximum a Posteriori Estimation

Estimasi posteriori maksimum (MAP) paling sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan ilmu data. Ini adalah metode statistik yang digunakan untuk memperkirakan nilai yang paling mungkin dari variabel yang tidak diketahui berdasarkan pengetahuan sebelumnya dan data yang diamati. Peta sering digunakan dalam inferensi Bayesian, yang merupakan pendekatan populer dalam pembelajaran mesin dan ilmu data untuk pemodelan sistem yang kompleks dan membuat prediksi.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Maximum a Posteriori Estimation berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Maximum a Posteriori Estimation Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Maximum a Posteriori Estimation

Maximum a Posteriori Estimation (MAP) adalah metode estimasi parameter dalam statistik bayesian yang digunakan untuk menentukan nilai parameter yang paling mungkin terjadi berdasarkan data yang telah diperoleh dan pengetahuan awal tentang parameter tersebut. Metode ini didasarkan pada teorema Bayes yang menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau parameter tertentu dapat dihitung berdasarkan probabilitas data dan pengetahuan awal tentang parameter tersebut.

Menurut Gelman et al. (2013), MAP dapat didefinisikan sebagai “estimasi parameter yang didasarkan pada nilai parameter yang memiliki probabilitas posterior maksimum”. Dalam hal ini, probabilitas posterior adalah probabilitas kondisional dari parameter tertentu setelah diperoleh data. Metode ini sering digunakan dalam pemodelan statistik untuk menentukan nilai parameter yang paling mungkin terjadi berdasarkan data yang telah diperoleh dan pengetahuan awal tentang parameter tersebut.

Referensi:

Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian data analysis (Vol. 2). Boca Raton, FL: CRC press.

Fungsi Maximum a Posteriori Estimation

Maximum a Posteriori Estimation (MAP) adalah metode untuk menentukan nilai parameter yang paling mungkin dalam model statistik. Metode ini didasarkan pada teori probabilitas dan memperhitungkan informasi sebelumnya atau prior knowledge tentang parameter yang dicari. Fungsi MAP digunakan untuk memperkirakan nilai parameter yang paling mungkin berdasarkan data yang diberikan dan prior knowledge yang ada.

Contoh Maximum a Posteriori Estimation

Contoh penerapan MAP adalah dalam pengenalan suara. Misalnya, kita ingin mengenali suara seseorang berdasarkan rekaman suaranya. Kita dapat menggunakan model statistik untuk memperkirakan kemungkinan suara tersebut berasal dari orang yang kita kenal. Dalam hal ini, prior knowledge yang kita miliki adalah informasi tentang suara orang yang kita kenal, seperti pitch, intonasi, dan kecepatan bicara. Dengan menggunakan fungsi MAP, kita dapat memperkirakan kemungkinan suara tersebut berasal dari orang yang kita kenal berdasarkan data rekaman suara dan prior knowledge yang ada.

Rumus Maximum a Posteriori Estimation

Maximum a Posteriori Estimation (MAP) adalah metode untuk menentukan nilai parameter yang paling mungkin dari suatu distribusi probabilitas, dengan mempertimbangkan informasi tambahan yang tersedia. Rumus MAP dapat dituliskan sebagai berikut:

θMAP = argmaxθ P(θ|D)

Simbol-simbol yang terdapat dalam rumus MAP adalah:

  • θMAP: nilai parameter yang paling mungkin
  • argmaxθ: argumen maksimum dari fungsi probabilitas
  • P(θ|D): probabilitas posterior dari nilai parameter θ, dengan mempertimbangkan data D

Dalam konteks Machine Learning, MAP sering digunakan untuk menentukan nilai parameter dari model probabilistik, seperti Bayesian Networks dan Hidden Markov Models.

Jenis Macam Arti Estimasi Maksimum Posteriori dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Maximum a Posteriori Estimation
Bahasa Indonesia Estimasi Maksimum Posteriori
Bahasa Jawa Maksimum Perkiraan Posteriori
Bahasa Sunda Maksimum Perkiraan Posteriori
Bahasa Malaysia Maksimum Anggaran Posteriori

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Maximum a Posteriori Estimation serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Maximum a Posteriori Estimation:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Maximum a Posteriori Estimation.

Dalam dunia kecerdasan buatan, Maximum a Posteriori Estimation (MAP) adalah metode yang digunakan untuk memperkirakan nilai yang paling mungkin dari suatu variabel berdasarkan data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Metode ini sangat penting dalam pembuatan model prediksi dan pengambilan keputusan yang akurat. Dengan menggunakan MAP, kita dapat memperkirakan nilai yang paling mungkin dari suatu variabel dengan mempertimbangkan informasi sebelumnya dan mengurangi ketidakpastian dalam prediksi. Selain itu, MAP juga dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan analisis data. Oleh karena itu, pemahaman yang baik tentang konsep MAP sangat penting bagi para ahli kecerdasan buatan untuk mengembangkan model yang lebih akurat dan efektif.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Maximum a Posteriori Estimation.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Maximum a Posteriori Estimation ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf M. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.

Tinggalkan Komentar