Пробабилистические модели в машинном обучении позволяют учитывать неопределенность и адаптироваться к изменяющимся данным. В отличие от детерминированных моделей, которые следуют строгим правилам, эти модели принимают решения на основе вероятностей, что делает их более гибкими и приближенными к человеческому мышлению.
С помощью методов, таких как байесовская инференция, модели могут обновлять свои оценки вероятностей по мере поступления новых данных, что позволяет им становиться все более точными. Применение таких моделей охватывает широкий спектр задач, включая предсказание технического обслуживания, обнаружение мошенничества и анализ эмоций.
В итоге, пробабилистические модели открывают новые горизонты для создания более адаптивных и интеллектуальных систем, способных эффективно решать сложные задачи в условиях неопределенности.