Odborné vysvětlení: Gaussovské směsi jsou pravděpodobnostní model předpokládající, že všechny datové body jsou generovány z konečného počtu Gaussových distribucí s neznámými parametry. Používá se pro shlukování a odhad hustoty pravděpodobnosti. Model se učí pomocí EM (Expectation-Maximization) algoritmu, který iterativně odhaduje parametry jednotlivých Gaussových distribucí.
Vysvětlení pro laiky: Gaussovské směsi jsou jako míchání různých barev pro vytvoření nové barvy. Představte si, že máte několik plechovek s barvami a chcete vytvořit novou barvu mícháním těchto základních barev v různých poměrech. Gaussovské směsi v AI dělají něco podobného – snaží se pochopit složitá data tím, že je “míchají” z několika jednodušších vzorů. To pomáhá AI rozpoznávat a popisovat složité struktury v datech.
Gaussian Mixture Models are a probabilistic model assuming that all data points are generated from a finite number of Gaussian distributions with unknown parameters. It’s used for clustering and probability density estimation. The model is learned using the EM (Expectation-Maximization) algorithm, which iteratively estimates the parameters of individual Gaussian distributions.
