У кожному випадку максимізація очікування забезпечує простий, легкий у реалізації та ефективний інструмент для вивчення параметрів моделі; як тільки ці параметри відомі, ми можемо використовувати імовірнісний висновок, щоб поставити цікаві запити про модель.
вступ. Використовується ЕМ-алгоритм знайти (локальні) параметри максимальної правдоподібності статистичної моделі у випадках, коли рівняння неможливо вирішити безпосередньо. Як правило, ці моделі включають приховані змінні на додаток до невідомих параметрів і відомих даних спостережень.
Алгоритм EM використовується для отримання оцінок максимальної правдоподібності параметрів, коли деякі дані відсутні. Однак у більш загальному плані алгоритм EM також може бути застосований, коли є приховані, тобто неспостережувані, дані, спостереження за якими взагалі не передбачалося.
Переваги EM-алгоритму включають універсальність, обробка відсутніх даних і ефективні обчислення, а недоліки включають локальні оптимуми та повільну збіжність. Алгоритм EM знаходить застосування в різних областях, таких як обробка природної мови, обробка зображень і оцінка параметрів моделі.
MLE забезпечує структурований підхід для вибору параметрів моделі, тоді як EM обробляє приховані змінні – разом вони дають змогу моделям машинного навчання розкривати глибші закономірності.
Застосовується максимізація очікування щоразу, коли дані відсутні повністю випадково або випадково, але непридатні, коли дані не відсутні випадково. Для ілюстрації розглянемо наступний витяг даних.