شبكة بايزي

الشبكة Bayesian، والمعروفة أيضًا باسم شبكة Bayes أو شبكة الاعتقاد، هي نوع من نموذج رسومي احتمالي يمثل مجموعة من المتغيرات والتبعيات الشرطية الخاصة بها باستخدام رسم بياني دوري موجه (DAG). إنها أداة قوية في التعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي (AI) لنمذجة عدم اليقين والاستدلال حول السببية. على عكس العديد من نماذج التعلم العميق التي يمكن أن تعمل بمثابة "صناديق سوداء"، تقدم شبكات Bayesian طريقة شفافة وقابلة للتفسير لفهم كيفية تأثير العوامل المختلفة على بعضها البعض. وهي مبنية على مبادئ نظرية بايز وهي حجر الزاوية في مجال الذكاء الاصطناعي الإحصائي.

كيف تعمل الشبكات البايزية (Bayesian Networks)؟

يتكون جوهر الشبكة Bayesian من عنصرين رئيسيين:

• العقد: تمثل كل عقدة متغيرًا عشوائيًا، والذي يمكن أن يكون حدثًا قابلاً للملاحظة، أو فرضية، أو ميزة غير معروفة.
• الحواف الموجهة: تمثل الأسهم، أو الحواف الموجهة، التي تربط العقد، التبعيات الشرطية بينها. يشير السهم من العقدة A إلى العقدة B إلى أن A لها تأثير مباشر على B.

يلتقط هيكل الرسم البياني بصريًا العلاقات السببية بين المتغيرات، مما يجعله نموذجًا بديهيًا للخبراء البشريين للبناء والتحقق. على سبيل المثال، يمكن لشبكة بسيطة أن تصمم العلاقة بين 'المطر' (عقدة أصل) و 'العشب الرطب' (عقدة فرعية). يزيد وجود المطر بشكل مباشر من احتمال أن يكون العشب رطبًا. يمكن لعقدة أصل أخرى، 'تشغيل الرشاش'، أن تشير أيضًا إلى 'العشب الرطب'، مما يدل على أن كلا العاملين يمكن أن يسببا هذه النتيجة.

تطبيقات واقعية

تتفوق الشبكات البايزية في المجالات التي يكون فيها فهم العلاقات الاحتمالية أمرًا أساسيًا. إليك مثالان بارزان:

1. التشخيص الطبي: في الطب، يتضمن تشخيص المرض تقييم عوامل متعددة غير مؤكدة. يمكن لشبكة بايزي نمذجة العلاقات بين الأمراض والأعراض. على سبيل المثال، يمكن أن تمثل العقد أمراضًا (مثل الأنفلونزا أو نزلات البرد الشائعة) وأعراضًا (مثل الحمى والسعال والصداع). بناءً على وجود أو عدم وجود أعراض معينة، يمكن للشبكة حساب احتمالية إصابة المريض بمرض معين. يستخدم هذا النهج في أنظمة تحليل الصور الطبية ودعم التشخيص، مما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أكثر استنارة. يمكن العثور على نظرة عامة على هذا التطبيق في الأبحاث حول أنظمة دعم القرارات السريرية.
2. تصفية الرسائل الإلكترونية غير المرغوب فيها: تعتبر مرشحات بايز (Bayesian filters) مثالًا كلاسيكيًا على فائدتها العملية. تتعلم الشبكة احتمالية ظهور كلمات أو عبارات معينة في رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها مقابل الرسائل غير غير المرغوب فيها (الرسائل العادية). تمثل العقد وجود كلمات رئيسية محددة (مثل "viagra" و "free" و "winner")، وتؤثر هذه العقد على احتمالية العقدة النهائية، "هل هي رسالة غير مرغوب فيها". عندما تصل رسالة بريد إلكتروني جديدة، يستخدم المرشح الأدلة من محتواها لحساب احتمالية كونها رسالة غير مرغوب فيها، وهي تقنية مفصلة في الأبحاث حول الكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها.

الشبكات البايزية مقابل النماذج الأخرى

من المفيد التمييز بين الشبكات البايزية والنماذج الأخرى ذات الصلة:

• Naive Bayes Classifier: نموذج Naive Bayes هو نوع مبسط للغاية من شبكة Bayesian. يتكون من عقدة أصل واحدة (تسمية الفئة) وعدة عقد فرعية (الميزات). افتراضه "الساذج" هو أن جميع الميزات مستقلة شرطيًا عن بعضها البعض، بالنظر إلى الفئة. شبكات Bayesian هي أكثر عمومية ويمكن أن تمثل تبعيات معقدة حيث لا تكون الميزات مستقلة، مما يوفر نموذجًا أكثر واقعية للعالم.
• الشبكات العصبية (NNs): في حين أن كلاهما يستخدم في الذكاء الاصطناعي، إلا أنهما يخدمان أغراضًا مختلفة. تتفوق الشبكات العصبية، بما في ذلك البنى المعقدة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) المستخدمة في نماذج Ultralytics YOLO، في تعلم الأنماط المعقدة من كميات هائلة من البيانات الأولية لمهام مثل تصنيف الصور و اكتشاف الكائنات. إنها مقربات دالة قوية ولكنها غالبًا ما تفتقر إلى القابلية للتفسير. في المقابل، فإن الشبكات البايزية هي نماذج احتمالية صريحة تتفوق في التعامل مع عدم اليقين وتمثيل العلاقات السببية بطريقة شفافة، وهو مفهوم رائد من قبل الفائز بجائزة تورينج جوديا بيرل. إنها مفيدة بشكل خاص عندما تكون البيانات نادرة أو عندما تكون هناك حاجة إلى دمج معرفة الخبراء في النموذج.

الأدوات والموارد

تسهل العديد من مكتبات البرامج إنشاء واستخدام الشبكات Bayesian:

• pgmpy: مكتبة Python شائعة للعمل مع النماذج الرسومية الاحتمالية.
• TensorFlow Probability: هو امتداد لـ TensorFlow يوفر أدوات للاستدلال الاحتمالي، بما في ذلك الشبكات البيزية.
• PyTorch: على الرغم من عدم وجود مكتبة BN مخصصة في جوهرها، يمكن استخدام مكتبات البرمجة الاحتمالية المبنية على PyTorch مثل Pyro.
• صندوق أدوات شبكة بايز لـ Matlab (Bayes Net Toolbox for Matlab): صندوق أدوات مستخدم على نطاق واسع في المجتمع الأكاديمي.

يمكن لمنصات مثل Ultralytics HUB أن تساعد في إدارة دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي الأوسع، حتى لو كان النموذج الأساسي عبارة عن شبكة بايزي (Bayesian Network) تم تطويرها باستخدام أدوات متخصصة. إن فهم شبكات بايزي يوفر مهارات قيمة لمعالجة المشكلات التي تنطوي على عدم اليقين و الاستدلال السببي في مجال التعلم الآلي الأوسع. استكشف وثائق Ultralytics للحصول على مزيد من المعلومات حول نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.