또한 Bayes Server에는 자동화된 통찰력을 추출하고 진단을 수행하며 Bayesian 네트워크의 매개 변수를 분석하고 조정하기 위해 강력한 추론 엔진을 사용하는 여러 가지 분석 기술이 포함되어 있습니다. X는 로컬 Markov 속성을 만족하는 경우 G와 관련하여 베이지안 네트워크입니다: 각 변수는 부모 변수를 감안할 때 비하위 항목과 조건부 독립적입니다:[17] 우리가 알고 있는 것들(증거)은 베이지안의 각 노드/변수에 설정할 수 있습니다. 네트워크. 예를 들어, 누군가가 흡연자라는 것을 알고 있는 경우 흡연자 노드의 상태를 True로 설정할 수 있습니다. 마찬가지로 네트워크에 연속 변수가 포함된 경우 Age = 37.5와 같은 증거를 설정할 수 있습니다. Bayesian 네트워크를 사용하면 공동 분포의 종속성이 희박한 경우 철저한 확률 테이블에 상당한 양의 메모리를 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 10개의 두 값 변수의 조건부 확률을 테이블로 저장하는 순진한 방법을 사용하려면 2 10 = 1024 {displaystyle 2^{10}=1024} 값에 대한 저장 공간이 필요합니다. 변수의 로컬 분포가 세 개 이상의 상위 변수에 종속되지 않는 경우 Bayesian 네트워크 표현은 10 °C3 3 = 80 {displaystyle 10cdot 2^{3}=80} 값에 저장됩니다. 베이지안 네트워크는 잘 알려진 아시아 네트워크를 보여 주며 그림 2와 같이 그래픽으로 묘사될 수 있습니다. 베이지안 네트워크의 구조를 시각화하는 것은 선택 사항이지만 모델을 이해하는 좋은 방법입니다. 베이지안 네트워크의 온라인 학습(적응이라고도 함)을 사용하면 사용자 또는 API 개발자가 베이지안 네트워크의 분포를 한 번에 업데이트할 수 있습니다.

이것은 완전히 베이지안 접근 방식을 사용합니다. U = {A1,…,An}이 베이지안 네트워크의 변수(모든 변수)의 유니버스이고 pa(Ai)가 Ai의 부모인 경우, 조인트 확률 분포 P(U)는 단순히 모든 확률 분포(이전 및 조건부)의 곱입니다. 아래 방정식과 같이 네트워크. 이 문서에서는 베이지안 네트워크에 대한 일반적인 소개를 제공합니다. 라이브 데모 및 소프트웨어에 대한 정보는 다음을 참조하십시오 : 가장 간단한 경우, 베이지안 네트워크는 전문가에 의해 지정되고 추론을 수행하는 데 사용됩니다.

 

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