베이지안 네트워크가 확률 모델을 사용하여 AI 및 ML에서 관계를 설명하고, 결과를 예측하고, 불확실성을 관리하는 방법을 알아보십시오.
베이지안 네트워크는 정교한 확률적 그래픽 모델입니다. 방향 비순환 그래프(DAG) 를 사용하여 일련의 변수와 변수 및 조건부 종속성을 표현합니다. 더 넓은 범위에서 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 분야에서 이러한 네트워크는 불완전한 정보 하에서 불확실성을 모델링하고 추론하는 데 유용합니다. 다른 많은 딥 러닝(DL) 아키텍처와 달리 베이지안 네트워크는 사용자가 시각적으로 검사할 수 있는 투명한 프레임워크를 제공합니다. 시각적으로 검사할 수 있는 투명한 프레임워크를 제공합니다. 베이지안 네트워크는 다음과 같은 수학적 원리에 기반을 두고 있습니다. 베이즈 정리의 수학적 원리에 기반을 두고 있으며, 통계 AI 연구의 기본 기둥 역할을 합니다.
베이지안 네트워크의 아키텍처는 효율적인 확률 추론을 가능하게 하는 그래프 구조에 의존합니다. 이 모델은 다음과 같이 구성됩니다. 두 가지 기본 요소로 구성됩니다:
이 구조는 DAG를 생성하므로 한 노드에서 시작하여 그래프를 가로질러 같은 시작점으로 돌아가는 것은 불가능합니다. 시작점으로 돌아갈 수 없습니다. 이 속성은 네트워크 전체에 걸쳐 일관된 확률 분포를 정의하는 데 매우 중요합니다. 변수를 정의하는 데 중요합니다. 이러한 인과 관계를 명시적으로 매핑함으로써 베이지안 네트워크는 다음과 같은 작업에 탁월합니다. 설명 가능한 AI(XAI)를 통해 전문가가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예측의 논리를 검증할 수 있습니다.
베이지안 네트워크는 데이터가 부족하거나 전문적인 도메인 지식이 통계적 증거와 통합되어야 하는 통계적 증거와 통합되어야 하는 경우에 특히 유용합니다. 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다:
베이지안 네트워크를 머신 러닝에 사용되는 다른 통계 및 신경 모델과 구별하는 것이 중요합니다:
동안 ultralytics 라이브러리는 컴퓨터 비전, 확률론적 프로그래밍을 위한 딥 러닝에 중점을 둡니다.
라이브러리는 일반적으로 베이지안 네트워크를 구성하는 데 사용됩니다. 다음 Python 예제는 널리 사용되는
pgmpy 라이브러리를 사용하여 "비"가 "흐림" 여부에 따라 달라지는 간단한 네트워크 구조를 정의합니다.
"흐림."
# 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()}")
베이지안 네트워크를 구현하려는 개발자와 연구자는 여러 가지 강력한 소프트웨어 생태계에 액세스할 수 있습니다:
베이지안 네트워크를 이해하면 AI 실무자는 다음과 같은 문제를 해결할 수 있습니다. 인과 관계가 예측 자체만큼이나 중요한 예측 모델링 가 예측 자체만큼이나 중요한 예측 모델링 문제를 해결할 수 있습니다.
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