مقدمه مفهومی درباره واژه توزیع دو جمله ای یکی از مهم ترین توزیع های احتمالات گسسته است که احتمال وقوع k موفقیت در n آزمایش مستقل برنولی را محاسبه می کند. این توزیع پایه ای برای بسیاری از تحلیل های آماری محسوب می شود. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در علم داده، از توزیع دو جمله ای برای مدل سازی مسائل دودویی مانند پیش بینی موفقیت/شکست استفاده می شود. در یادگیری ماشین، این توزیع در الگوریتم های دسته بندی مانند رگرسیون لجستیک کاربرد دارد. در تست نرم افزار، برای تحلیل نتایج تست های تکراری استفاده می شود. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در تحلیل A/B تست های وب، از این توزیع برای مقایسه نرخ کلیک استفاده می شود. در سیستم های توصیه گر، برای پیش بینی احتمال تعامل کاربر با محتوا به کار می رود. در کنترل کیفیت نرم افزار، برای ارزیابی احتمال وجود باگ در نمونه های تصادفی استفاده می شود. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها توزیع دو جمله ای در طراحی سیستم های تحلیلی و پیش بینانه نقش کلیدی دارد. در معماری سیستم های بزرگ داده، محاسبات مربوط به این توزیع اغلب به صورت توزیع شده انجام می شود تا کارایی لازم را داشته باشد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم توزیع دو جمله ای ریشه در کارهای ژاکوب برنولی در قرن هفدهم دارد. در قرن بیستم، با توسعه علوم کامپیوتر، کاربردهای جدیدی برای این توزیع در زمینه های مختلف فناوری اطلاعات کشف شد. تفکیک آن از واژگان مشابه توزیع دو جمله ای نباید با توزیع برنولی اشتباه گرفته شود. توزیع برنولی حالت خاصی از توزیع دو جمله ای است که در آن فقط یک آزمایش انجام می شود (n=1). شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Python از تابع binom در کتابخانه scipy.stats استفاده می شود. در R از تابع dbinom. در SQL برخی از پیاده سازی ها مانند PostgreSQL توابع آماری برای محاسبه این توزیع ارائه می دهند. نقش واژه در طراحی مدرن مانند DevOps، Microservices، AI و غیره در DevOps، از این توزیع برای تحلیل نتایج تست های خودکار استفاده می شود. در سیستم های هوش مصنوعی، به عنوان بخشی از مدل های احتمالاتی به کار می رود. در معماری های داده محور، برای تحلیل رفتار کاربران استفاده می شود. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک سوءبرداشت رایج این است که توزیع دو جمله ای برای همه مسائل دودویی مناسب است، در حالی که فرضیات خاصی مانند استقلال آزمایش ها باید بررسی شود. چالش اصلی در نمونه های بزرگ، محاسبه ضرایب دو جمله ای است. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی توزیع دو جمله ای ابزاری قدرتمند در تحلیل داده های دودویی است. درک عمیق این توزیع و کاربردهای آن برای متخصصان داده و یادگیری ماشین ضروری است.
