Lihat sumber Model Bayesian dalam Pembelajaran Mesin

Model Bayesian merupakan salah satu pendekatan dalam [[Pembelajaran Mesin]] yang menggunakan prinsip-prinsip [[statistika Bayesian]] untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Model ini menggabungkan informasi sebelumnya (prior) dan data yang diamati untuk memperkirakan parameter model secara probabilistik. Pendekatan ini berbeda dengan pembelajaran mesin klasik yang biasanya menggunakan estimasi titik (point estimate) saja.

== Keunggulan Model Bayesian ==
Model Bayesian mampu memperhitungkan ketidakpastian dalam prediksi, sehingga hasilnya lebih robust terhadap data baru. Selain itu, pendekatan ini juga memungkinkan regularisasi secara natural melalui pemilihan prior, sehingga dapat menghindari [[overfitting]].

== Contoh Model Bayesian ==
Beberapa contoh model Bayesian yang populer di pembelajaran mesin antara lain [[Naive Bayes]], [[Gaussian Process]], dan [[Bayesian Neural Network]]. Masing-masing model ini memanfaatkan teorema Bayes untuk memperbarui keyakinan terhadap parameter model berdasarkan data yang tersedia.

== Implementasi dan Tantangan ==
Meskipun model Bayesian menawarkan banyak keunggulan, implementasinya seringkali memerlukan komputasi yang intensif, terutama pada model yang kompleks. Namun, dengan perkembangan perangkat lunak dan algoritma seperti [[variational inference]] dan [[Markov Chain Monte Carlo]], penggunaan model Bayesian di pembelajaran mesin semakin praktis.