January 19
reti bayesiane, o reti di credenze, sono modelli grafici che vengono utilizzati per illustrare le relazioni tra eventi o idee per dedurre probabilità o incertezze associate con quelle idee o eventi. Queste reti sono basate sulle teorie della probabilità creato da 18 ° secolo teologo e matematico inglese Thomas Bayes e sono utilizzati in un'ampia varietà di applicazioni che richiedono il recupero di informazioni, previsioni basate su input limitata o software di riconoscimento.
Nato nel 1702, Thomas Bayes è meglio conosciuto per il suo lavoro stabilire una base matematica per inferire probabilità in base alla frequenza con cui un evento si è verificato in passato. Bayes determinato che queste frequenze ultimi sono utili per determinare probabilità future, utilizzando due diversi quantitativi associati all'evento previsto: noti e sconosciuti. Le incognite, secondo Bayes, può essere descritto da una distribuzione di probabilità, che vengono dedotte da quantità note.
reti Bayesiane illustrano visivamente le quantità note e sconosciute di un potenziale evento da variabili di mappatura e le loro dipendenze condizionali - la probabilità che la variabile avverrà sulla base di altre variabili che si verificano - su un grafico composto noto come un grafo orientato aciclico (DAG). Questi grafici rappresentano la base matematica per modellare tutte le possibili relazioni e le variabili che possono portare ad un evento accade - o non verificarsi.
Ogni nodo DAG di una rete bayesiana rappresenta una variabile, con il posizionamento del nodo che illustra le relazioni probabili tra quel nodo e un adiacente (bordo collegato) o il nodo distante. DAG sono efficienti a modellare reti Bayesiane perché queste reti dedurre la probabilità di un evento basato su un potenziale flusso di eventi (nodi), che si basa sulle variabili che si verificano in un ordine specifico e dipendono da altre variabili condizionali a verificarsi.
reti Bayesiane sono utili quando si tratta di predire relazioni probabili, come la probabilità che una persona ha una certa malattia, dato che soffre di un insieme di sintomi verificatisi o presentati in un ordine specifico. reti Bayesiane sono utilizzati anche in algoritmi di ricerca, prevedere quali informazioni un utente tenta di recuperare basata sulla presenza di determinate parole chiave; e in immagini e software di riconoscimento vocale, utilizzando le relazioni di probabilità tra le caratteristiche o condizioni presentate a leggere le connessioni tra le altre immagini o suoni.