شبكة بايزي

شبكة باييزية هي نموذج بياني احتمالي متطور يستخدم نموذجًا بيانيًا احتماليًا متطورًا يستخدم رسماً بيانياً دائرياً موجهاً (DAG) لتمثيل مجموعة من المتغيرات من المتغيرات وتبعياتها الشرطية. ضمن المشهد الأوسع ل الذكاء الاصطناعي (AI) و والتعلم الآلي (ML)، تعتبر هذه الشبكات مفيدة لنمذجة عدم اليقين والاستدلال في ظل معلومات غير مكتملة. على عكس العديد من بنيات التعلّم العميق (DL) التي غالباً ما تعمل ك "صناديق سوداء"، توفر شبكات بايزي إطار عمل شفاف حيث يمكن للمستخدمين فحص كيف تؤثر عوامل محددة على النتائج. ترتكز هذه الشبكات على المبادئ الرياضية لنظرية نظرية بايز، وهي بمثابة ركيزة أساسية في دراسة الذكاء الاصطناعي الإحصائي.

الهيكل الأساسي والمكونات الأساسية

تعتمد بنية شبكة بايزية على بنية الرسم البياني التي تسمح بفعالية التفكير الاحتمالي الفعال. يتكون النموذج من من عنصرين أساسيين:

• عقد الرسم البياني: تمثل هذه الرءوس في الرسم البياني متغيرات عشوائية، والتي يمكن أن تشير إلى كميات قابلة للملاحظة أو متغيرات كامنة أو متغيرات مجهولة. على سبيل المثال، في نظام النمذجة التنبؤية للطقس، قد تمثل عقدة قد تمثل عقدة "الرطوبة" أو "المطر".
• الحواف الموجهة: ترمز الأسهم التي تربط بين العقد إلى التبعيات الشرطية. تشير الحافة التي تشير من العقدة (أ) إلى العقدة (ب) إلى أن أن A تمارس تأثيرًا سببيًا مباشرًا على B.

تُنشئ هذه البنية DAG، ما يعني أنه من المستحيل البدء من عقدة واجتياز الرسم البياني للعودة إلى نفس نقطة البداية نفسها. هذه الخاصية ضرورية لتحديد توزيع احتمالي ثابت عبر متغيرات الشبكة متغيرات الشبكة. من خلال تعيين هذه الروابط السببية بشكل صريح، تتفوق شبكات بايزي في المهام التي تتطلب ذكاء اصطناعي قابل للتفسير (XAI)، مما يسمح للخبراء بالتحقق من صحة المنطق وراء التنبؤات.

تطبيقات واقعية

تُعد شبكات بايزية ذات قيمة خاصة في السيناريوهات التي قد تكون فيها البيانات نادرة، أو يجب دمج معرفة المجال الخبير مع مع الأدلة الإحصائية. وهي تُستخدم على نطاق واسع في مختلف الصناعات:

1. التشخيص الطبي: في مجال الرعاية الصحية، تقوم هذه الشبكات بنمذجة الشبكة المعقدة من الأعراض و والأمراض. A قد يستخدم نظام تحليل الصور الطبية شبكة بايزية لحساب احتمالية الإصابة بمرض معين بناءً على نتائج الاختبارات وتاريخ المريض. وهذا يساعد في الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، مما يساعد الأطباء على التعامل مع عدم اليقين في التشخيص من خلال الجمع بين البيانات المرئية والمنطق الاحتمالي.
2. تشخيص الأعطال الصناعية: مشابه لكيفية يحدد الكشف عن الشذوذ القيم المتطرفة، يمكن لشبكات بايزي يمكن للشبكات تشخيص الأسباب الجذرية لأعطال الآلات من خلال تتبع الإنذارات المرصودة إلى أكثر فشل المكوّن الأكثر احتمالاً. هذا جانب رئيسي من جوانب الذكاء الاصطناعي في التصنيع، حيث يعد تقليل وقت التوقف عن العمل أمر بالغ الأهمية.

التمييز عن المفاهيم ذات الصلة

من المهم تمييز شبكات بايزي عن النماذج الإحصائية والعصبية الأخرى الموجودة في التعلم الآلي:

• مصنف بايز الساذج: هذه فئة فرعية مبسطة من شبكات بايزي. يفترض الجانب "الساذج" أن جميع المتنبئات مستقلة بشكل متبادل بالنظر إلى متغير الفئة. على الرغم من فعاليته الحسابية لمهام مثل إلا أنها تفتقر إلى قدرة شبكات بايزيان الكاملة على نمذجة الترابطات المعقدة بين السمات.
• الشبكات العصبية (NN): نماذج التعلُّم العميق، مثل البنى المستخدمة في Ultralytics YOLO11مناسبة بشكل عام للبيانات الخام البيانات الخام عالية الأبعاد مثل الصور أو الفيديو. في حين أن الشبكات العصبية تتفوق في تعلم الأنماط المجردة لـ تصنيف الصور و والكشف عن الأشياء، فإنها تفتقر عمومًا إلى التفسير السببي الصريح الذي توفره شبكات بايزي.

مثال على التنفيذ

في حين أن ultralytics تركز المكتبة على التعلم العميق للرؤية الحاسوبية، والبرمجة الاحتمالية عادةً ما تُستخدم مكتبات البرمجة الاحتمالية لبناء شبكات بايزي. يستخدم مثال Python التالي مثال Python الشهير pgmpy مكتبة لتعريف بنية شبكة بسيطة حيث يعتمد "المطر" على ما إذا كان "المطر "غائم".

# pip install pgmpy
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
from pgmpy.models import BayesianNetwork

# Define the network structure: Cloudy -> Rain
model = BayesianNetwork([("Cloudy", "Rain")])

# Define Conditional Probability Distribution (CPD) for Rain
# If Cloudy(0): 80% No Rain, 20% Rain. If Cloudy(1): 20% No Rain, 80% Rain.
cpd_rain = TabularCPD(
    variable="Rain", variable_card=2, values=[[0.8, 0.2], [0.2, 0.8]], evidence=["Cloudy"], evidence_card=[2]
)

model.add_cpds(cpd_rain)
print(f"Model structure valid: {model.check_model()}")

الأدوات والموارد الرئيسية

يتمتع المطورون والباحثون الذين يتطلعون إلى تنفيذ شبكات بايزي بإمكانية الوصول إلى العديد من الأنظمة البرمجية القوية:

• وثائق pgmpy: مكتبة Python بحتة للعمل مع النماذج البيانية الاحتمالية، تقدم أدوات لتعلم البنية و والاستدلال.
• احتماليةTensorFlow : مكتبة مبنية على TensorFlow تجمع بين نماذج احتمالية مع تسريع أجهزة التعلم العميق.
• بايرو: لغة برمجة احتمالية عالمية مبنية على أساس PyTorchمما يتيح النمذجة الإحصائية المعقدة التي يمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات.
• بنليرن: حزمة R تستخدم على نطاق واسع لتعلم البنية وتقدير البارامترات في شبكات بايزيان، وغالبًا ما تستخدم في البحث الأكاديمي.

يسمح فهم شبكات بايزية لممارسي الذكاء الاصطناعي بمعالجة المشاكل التي تتطلب نمذجة تنبؤية حيث تكون العلاقات السببية بنفس أهمية التنبؤ نفسه.