ベイジアンネットワーク
ベイジアンネットワークは、観測できない事象をモデル化するためのグラフの一種である。そして、これを推論に利用することができる。使用されるグラフは有向グラフで、サイクルは含まない。グラフのノードは確率変数を表す。2つのノードがエッジで接続されている場合、それは一方のノードから他方のノードに伝送される確率を関連付けたものである。
ベイジアンネットワークは、主に機械学習の分野で利用されている。情報を分類する必要がある場合に利用されてきた。例えば、画像、文書、音声認識、情報検索などである。
1740年代にトーマス・ベイズ牧師が発見した「ベイズの定理」が元になっている。
歴史
ベイジアンネットワークという言葉は、1985年にJudea Pearlによって、3つの側面を強調するために作られたものである。
- 入力情報が主観的であることが多いこと。
- 情報更新の根拠としてベイズの条件付けに依存すること。
- トーマス・ベイズが死後に発表した1763年の論文を強調した、因果的な推論様式と証拠的な推論様式の区別。
1980年代後半、『知能システムにおける確率的推論』と『エキスパートシステムにおける確率的推論』という代表的なテキストがベイジアンネットワークの特性をまとめ、研究分野としてのベイジアンネットワークを確立することに貢献した。
このようなネットワークの非公式な変形は、1913年に法学者のJohn Henry Wigmoreが裁判の証拠を分析するためにWigmoreチャートという形で初めて使用したものである。パスダイアグラムと呼ばれるもう一つのバリエーションは、遺伝学者のSewall Wrightによって開発され、社会科学や行動科学（主に線形パラメトリックモデルで）で使用された。
質問と回答
Q:ベイジアンネットワークとは何ですか?
A:ベイジアンネットワークは、観測不可能な事象をモデル化するために使用されるグラフの一種であり、推論に使用することができます。
Q: ベイズ・ネットワークで使われるグラフの種類は何ですか?
A: 有向グラフで、サイクルを含みません。
Q: ベイズ・ネットワークでグラフのノードは何を表しますか?
A: ノードは確率変数を表します。
Q: ベイズ・ネットワークの2つのノードはどのように接続されますか?
A: 2つのノードはエッジによって接続され，エッジは一方のノードから他方のノードに送信される確率を持ちます．
Q: ベイジアンネットワークは主にどのような分野で使われていますか?
A: ベイジアンネットワークは、主に機械学習の分野で使用されています。
Q: ベイジアンネットワークは情報の分類に使えますか?
A: ベイジアンネットワークは、画像認識、文書認識、音声認識、情報検索などの情報分類に利用できます。
Q: ベイジアンネットワークの基本は何ですか?
A: ベイズ・ネットワークは、1740年代にトマス・ベイズ牧師が発見した「ベイズの定理」に基づいています。
