What is the translation of " BAYES " in Hebrew?

• בייס
• bayes
• הבייסיאני
• בייסיאניות

Examples of using Bayes in English and their translations into Hebrew

The Bayes network is composed of 2 variables, A and B.
רשת בייס בנויה משני משתנים A ו-B.

So, it's a total of 3 parameters for this Bayes network.
אז נדרשים 3 פרמטרים עבור רשת בייס זאת.

And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.
ומה שבייס הראה הייתה דרך מתמטית לעשות זאת.

That is, how to answer probability questions using Bayes nets.
כלומר, איך לענות על שאלות הסתברותיות באמצעות רשתות Bayes.

The instrument of Bayes networks is really essential to a number of problems.
רשתות Bayes הוא כלי מאוד חיוני למספר בעיות.

Thrun For my next example, I will study a different type of a Bayes network.
בתור דוגמא הבאה אני אנתח סוג שונה של רשת בייס.

Let's now talk about Bayes Rule and look into more complex Bayes networks.
בואו נדבר על חוק בייס ונבחן רשתות מורכבות יותר.

I really hope you enjoyed this class, and I really hope you understood in depth how Bayes networks work.
אני מקווה שנהניתם מהשיעור, ואני מאוד מקווה שהבנתם לעומק כיצד רשתות Bayes פועלות.

Thrun So we're now ready to define Bayes networks in a more general way.
אז כעת אנו מוכנים להגדיר רשתות Bayes באופן כללי יותר.

Bayes networks define probability distributions over graphs or random variables.
רשתות Bayes מגדירות התפלגויות מעל גרפים או משתנים אקראיים.

So let me ask you for this relatively complicated Bayes network the following questions.
אז עבור רשת Bayes יחסית מסובכת כמו זו, הרשו לי לשאול אתכם את השאלות הבאות.

I will look at Bayes Rule again and make an observation that is really non-trivial.
אני אסתכל שוב על חוק בייס ואעשה אבחנה ממש לא טריוויאלית.

Let me write down the running count for cancer and for not cancer as I integrate the various multiplications in Bayes Rule.
נרשום מונה רץ לסרטן ול'אין סרטן' תוך כדי שאני מכניס מכפילים שונים לתוך חוק הבייס.

We have here a Bayes network, and I'm going to ask you a conditional independence question.
יש לנו רשת Bayes, ואני עומד לשאול אתכם שאלה בנושא אי תלות מותנית(conditional independence).

So, suppose for a moment we also care about the complementary event of not A given B, for which Bayes Rule unfolds as follows.
אז, נניח לרגע שאנו מתעניים בארוע המשלים שהוא 'לא A' בתנאי של B, שעבורו חוק בייס נפתח באופן הבאה.

That allows us to compute Bayes Rule very differently by basically ignoring the normalizer, so here's how it goes.
זה מאפשר לנו לחשב חוק בייס בצורה שונה ולהתעלם מהגורם המנרמל, אז ככה זה הולך.

So, we have just learned about what's probably the most important piece of math for this class in statistics called Bayes Rule.
אז עתה למדנו על החלק החשוב ביותר בכל המתמטיקה שמשתמשים בשיעור הזה אשר בסטאטיסטיקה נקרא חוק בייס.

It was invented by Reverend Thomas Bayes, who was a British mathematician and a Presbyterian minister in the 18th century.
החוק הומצאה ע"י הכומר תומס בייס, שהיה מתמטיקאי בריטי וכומר פרסביטריאני במאה ה18.

Whereas the joint distribution over any 5 variables requires 2 to the 5 minus 1, which is 31 probability values, the Bayes network over here only requires 10 such values.
איפה שאפיון פשוט של התפלגות משותפת דורש 2 בחזקת 5 פחות 1, שזה 31 ערכי הסתברות, רשת Bayes דורשת רק 10 ערכים כאלו.

Here's a Bayes network where A causes B and C, and for a Bayes network of this structure, we know that given A.
כאן יש לנו רשת בייס ובה A גורם ל-B ול-C, ולרשת בייס מצורה זאת אנו יודעים שבהנתן A.

If you look at this influence diagram, also called a Bayes network, you will find there's many different ways to explain that the car won't start.
אם מתבוננים בדיאגרמת ההשפעה ששמה היא רשת בייס, תמצאו מלא דרכים להסביר למה הרכב לא מניע.

The Bayes network, as we find out, is a complex representation of a distribution over this very, very large joint probability distribution of all of these variables.
רשת בייס, כמו שאנו רואים, זהו ייצוג מורכב להתפלגות על התפלגות משותפת של כל המתשנים הנ"ל.

That is a key advantage of Bayes networks, and that is the reason why Bayes networks are being used so extensively for all kinds of problems.
זהו היתרון העיקרי של רשתות Bayes, וזו הסיבה שרשתות אלו הן בשימוש כה נרחב עבור כל מיני בעיות.

BayesFactor- an R package for computing Bayes factors in common research designs Bayes Factor Calculators- web-based version of much of the BayesFactor package.
BayesFactor חבילת R לחישוב בייס פקטור Bayes Factor Calulator- גרסה מבוססת דפדפן של חבילת BayesFactor.

If this variable is known for a Bayes network that converges into a single variable, then this variable and this variable over here become dependent.
אם המשתנה הזה ידוע עבור רשת Bayes אשר מתכנסת למשתנה יחיד, אז המשתנה הזה, והמשתנה הזה, נהיים תלויים.

Bayes networks are used extensively in almost all fields of smart computer system, in diagnostics, for prediction, for machine learning, and fields like finance, inside Google, in robotics.
לרשתות בייס שימוש נרחב כמעת בכל תחום של מערכות מחשב חכמות, באבחון, בתחזיות, בלמידה ממוחשבת, בכספים, בתוך גוגל, ברובוטיקה.

And essentially what Bayes did was to provide a mathematical way using probability theory to characterize, describe, the way that scientists find out about the world.
בעיקרון, מה ש- Bayes עשה היה לספק דרך מתמטית תוך כדי שימוש בתאורית ההסתברות.

And essentially what Bayes did was to provide a mathematical way using probability theory to characterize, describe, the way that scientists find out about the world.
בעיקרון, מה ש- Bayes עשה היה לספק דרך מתמטית תוך כדי שימוש בתאורית ההסתברות כדי לאפיין, לתאר את הדרך בה מדענים מגלים דברים על העולם.

In 2004, analysis of the Bayesian classification problem has shown that there are some theoretical reasons for the apparently unreasonable efficacy of Bayes classifiers[1].
ב-2004, ניתוח בעיית הסיווג הבייסיאני הראה כי יש נימוקים תיאורטיים מבוססים ליעילות בלתי סבירה לכאורה של המסווגים הבייסיאני הנאיביים[1].