Sieć bayesowska
Sieć bayesowska jest rodzajem grafu, który służy do modelowania zdarzeń, których nie można zaobserwować. Może być ona następnie użyta do wnioskowania. Używany graf jest skierowany i nie zawiera żadnych cykli. Węzły grafu reprezentują zmienne losowe. Jeśli dwa węzły są połączone krawędzią, ma ona przypisane prawdopodobieństwo, że będzie przekazywana z jednego węzła do drugiego.
Sieci bayesowskie są stosowane głównie w dziedzinie (niewspomaganego) uczenia maszynowego. Są one używane tam, gdzie informacje muszą być klasyfikowane. Przykładami są rozpoznawanie obrazów, dokumentów lub mowy oraz wyszukiwanie informacji.
Opiera się na odkryciu wielebnego Thomasa Bayesa w latach 1740-tych zwanym twierdzeniem Bayesa.
Historia
Termin "sieci bayesowskie" został stworzony przez Judea Pearl w 1985 roku, aby podkreślić trzy aspekty:
- Często subiektywny charakter informacji wejściowych.
- Poleganie na warunkowaniu Bayesa jako podstawie aktualizacji informacji.
- Rozróżnienie pomiędzy przyczynowym i dowodowym sposobem rozumowania, które podkreśla pośmiertnie opublikowana praca Thomasa Bayesa z 1763 roku.
Pod koniec lat osiemdziesiątych ubiegłego wieku, przełomowe teksty Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems i Probabilistic Reasoning in Expert Systems podsumowały właściwości sieci bayesowskich i pomogły ustanowić sieci bayesowskie jako dziedzinę nauki.
Nieformalne warianty takich sieci zostały po raz pierwszy użyte przez prawnika Johna Henry'ego Wigmore'a, w formie wykresów Wigmore'a, do analizy dowodów procesowych w 1913 roku. Inny wariant, zwany diagramami ścieżkowymi, został opracowany przez genetyka Sewalla Wrighta i stosowany jest w naukach społecznych i behawioralnych (głównie w liniowych modelach parametrycznych).
Pytania i odpowiedzi
P: Co to jest sieć bayesowska?
O: Sieć bayesowska to rodzaj grafu używanego do modelowania nieobserwowalnych zdarzeń, który może być wykorzystywany do wnioskowania.
P: Jaki typ grafu jest używany w sieci bayesowskiej?
A: Graf skierowany, który nie zawiera żadnych cykli.
P: Co reprezentują węzły grafu w sieci bayesowskiej?
O: Węzły reprezentują zmienne losowe.
P: W jaki sposób połączone są dwa węzły w sieci bayesowskiej?
O: Dwa węzły mogą być połączone krawędzią, a krawędź ma powiązane prawdopodobieństwo transmisji z jednego węzła do drugiego.
P: W jakiej dziedzinie wykorzystywane są głównie sieci bayesowskie?
O: Sieci bayesowskie są wykorzystywane głównie w dziedzinie (niewspomaganego) uczenia maszynowego.
P: Czy sieci bayesowskie mogą być wykorzystywane do klasyfikacji informacji?
O: Tak, sieci bayesowskie mogą być wykorzystywane do klasyfikacji informacji w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów, dokumentów lub mowy oraz wyszukiwanie informacji.
P: Na czym opiera się sieć bayesowska?
O: Sieć bayesowska opiera się na odkryciu wielebnego Thomasa Bayesa w latach czterdziestych XVII wieku, zwanym twierdzeniem Bayesa.
