Імовірнісний аналіз відноситься до популярний метод кількісної оцінки невизначеності в інформатиці, який передбачає реалізацію теорії за сценаріями з повною інформацією про невизначеність.

Цей процес передбачає перегляд історичних даних про збитки для розрахунку розподілу ймовірностей, який можна використовувати для прогнозування майбутніх збитків. Імовірнісний аналітик розглядає минулі втрати як ряд результатів того, що можна очікувати в майбутньому, і припускає, що середовище залишатиметься досить стабільним.

Імовірнісний метод в інформатиці відноситься до математично обґрунтований підхід, який може ефективно ідентифікувати нові дані шляхом отримання точної оцінки функції щільності ймовірності (pdf). Це прозорий метод, який дозволяє аналізувати за допомогою стандартних чисельних методів.

Інший спосіб використання імовірнісного методу – це обчислення очікуваного значення деякої випадкової величини. Якщо можна показати, що випадкова величина може приймати значення, менше очікуваного значення, це доводить, що випадкова змінна також може приймати деяке значення, більше очікуваного значення.

Імовірнісні моделі використовуються в різноманітних завданнях машинного навчання, таких як класифікація, регресія, кластеризація та зменшення розмірності. Деякі популярні ймовірнісні моделі включають: Моделі сумішей Гауса (GMMs) Приховані марковські моделі (HMM)

Імовірнісний аналіз відноситься до популярний метод кількісної оцінки невизначеності в інформатиці, який передбачає реалізацію теорії за сценаріями з повною інформацією про невизначеність.

теорія ймовірності, розділ математики, що займається аналізом випадкових явищ. Результат випадкової події не можна визначити до того, як вона відбудеться, але це може бути будь-який із кількох можливих результатів.