Posterior Probability

Probabilitas posterior digunakan di semua bidang termasuk: kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Ini adalah konsep mendasar dalam statistik Bayesian dan digunakan untuk memperbarui probabilitas hipotesis berdasarkan bukti atau data baru. Dalam pembelajaran mesin dan ilmu data, probabilitas posterior digunakan dalam tugas klasifikasi untuk menentukan probabilitas titik data milik kelas tertentu. Dalam pembelajaran mendalam, probabilitas posterior digunakan dalam jaringan saraf Bayesian untuk memperkirakan ketidakpastian prediksi model.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Posterior Probability 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 Posterior Probability 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 Umum Posterior Probability

Posterior probability atau probabilitas posterior adalah probabilitas suatu hipotesis atau pernyataan yang diperbarui setelah mempertimbangkan bukti atau data baru. Dalam statistik bayesian, posterior probability dihitung dengan menggunakan teorema bayes.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Gelman et al. (2013) dalam bukunya yang berjudul “Bayesian Data Analysis”, posterior probability didefinisikan sebagai “probabilitas suatu hipotesis atau pernyataan setelah mempertimbangkan data yang telah diamati”. Sedangkan menurut Kass dan Raftery (1995) dalam paper mereka yang berjudul “Bayes Factors”, posterior probability didefinisikan sebagai “probabilitas suatu hipotesis setelah mempertimbangkan data yang diamati dan dihitung dengan menggunakan teorema bayes”.

Fungsi Posterior Probability

Posterior probability adalah probabilitas yang diperbarui setelah mempertimbangkan bukti baru atau informasi tambahan. Fungsi posterior probability digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kejadian atau hipotesis setelah mempertimbangkan data atau informasi baru yang diperoleh. Fungsi ini sangat penting dalam statistik dan ilmu data karena memungkinkan kita untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan tepat berdasarkan informasi yang tersedia.

Contoh Posterior Probability

Contoh sederhana dari posterior probability adalah ketika kita ingin menentukan apakah seseorang menderita penyakit tertentu berdasarkan hasil tes medis. Sebelum melakukan tes, kita memiliki prior probability bahwa seseorang tidak menderita penyakit tersebut. Namun, setelah melakukan tes dan mendapatkan hasil positif, kita dapat menggunakan fungsi posterior probability untuk memperbarui probabilitas bahwa seseorang menderita penyakit tersebut.

Sebagai contoh, jika prior probability bahwa seseorang tidak menderita penyakit tersebut adalah 90%, dan hasil tes menunjukkan probabilitas positif sebesar 80%, maka kita dapat menggunakan fungsi posterior probability untuk menghitung probabilitas aktual bahwa seseorang menderita penyakit tersebut. Dengan menggunakan rumus Bayes, kita dapat menghitung posterior probability sebagai berikut:

Posterior Probability = (Probabilitas Positif x Prior Probability) / (Probabilitas Positif x Prior Probability + Probabilitas Negatif x (1 – Prior Probability))

Dalam contoh ini, posterior probability bahwa seseorang menderita penyakit tersebut adalah sekitar 47%. Dengan demikian, kita dapat membuat keputusan yang lebih akurat berdasarkan informasi yang tersedia.

Rumus Posterior Probability

Posterior Probability adalah probabilitas suatu kejadian atau hipotesis setelah memperhitungkan bukti atau data yang ada. Rumus untuk menghitung posterior probability adalah:

P(A|B) = P(B|A) x P(A) / P(B)

Simbol-simbol yang digunakan dalam rumus tersebut adalah:

  • P(A|B) = posterior probability dari A jika B terjadi
  • P(B|A) = likelihood probability dari B jika A terjadi
  • P(A) = prior probability dari A
  • P(B) = probability dari B

Dalam penggunaannya, posterior probability sering digunakan dalam analisis data dan kecerdasan buatan untuk membuat keputusan berdasarkan bukti atau data yang ada.

Jenis Macam Arti Probabilitas Posterior 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 Posterior Probability
Bahasa Indonesia Probabilitas Posterior
Bahasa Jawa Kemungkinan Posterior
Bahasa Sunda Kamungkinan Posterior
Bahasa Malaysia Kebarangkalian Posterior

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Posterior Probability serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Posterior Probability:

  1. “A Tutorial on Bayesian Optimization of Expensive Cost Functions, with Application to Active User Modeling and Hierarchical Reinforcement Learning” oleh Eric Brochu, Vlad M. Cora, dan Nando de Freitas. Link: https://arxiv.org/abs/1012.2599
  2. “Bayesian Deep Learning” oleh David J. Rezende, Shakir Mohamed, dan Daan Wierstra. Link: https://arxiv.org/abs/1703.04977
  3. “Probabilistic Matrix Factorization” oleh Ruslan Salakhutdinov dan Andriy Mnih. Link: https://papers.nips.cc/paper/3208-probabilistic-matrix-factorization.pdf
  4. “A Bayesian Framework for Reinforcement Learning” oleh Jan Peters dan Stefan Schaal. Link: https://www.ias.informatik.tu-darmstadt.de/uploads/Team/JanPeters/Peters_Schaal-ICML2010.pdf
  5. “Bayesian Nonparametric Hidden Markov Models with Applications in Genomics” oleh Yee Whye Teh, Michael I. Jordan, Matthew J. Beal, dan David M. Blei. Link: https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr06/cos597C/readings/teh_jordan_blei_ng_ng.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Posterior Probability.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), posterior probability atau probabilitas posterior sangat penting dalam proses pembelajaran mesin. Istilah ini merujuk pada probabilitas suatu hipotesis atau prediksi setelah mempertimbangkan data yang telah diamati. Dalam konteks AI, posterior probability digunakan untuk mengoptimalkan model pembelajaran mesin dan meningkatkan akurasi prediksi. Dengan memperhitungkan probabilitas posterior, mesin dapat memperbarui modelnya dan meningkatkan kemampuan prediksi. Oleh karena itu, pemahaman yang baik tentang posterior probability sangat penting dalam pengembangan AI yang efektif dan efisien.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Posterior Probability.

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 Posterior Probability ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf P. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.

Tinggalkan Komentar