Ana menüyü aç
Basit bir Bayes ağı. Yağmur yağma durumu fıskiyenin çalışma olasılığını etkiler. Çimlerin ıslak olma olasılığı ise hem fıskiyeye hem de yağmura bağlıdır.

Bir Bayes ağı, Bayes modeli ya da olasılıksal yönlü dönüşsüz çizge modeli bir olasılıksal çizge modelidir (bir çeşit istatistiksel model) ve birbirleriyle koşulsal bağımlılıklara sahip bir rassal değişkenler kümesini yönlü dönüşsüz çizge(YDÇ) şeklinde ifade eder.[1] Örneğin, bir Bayes ağı kullanılarak hastalıklar ve semptomları arasındaki olasılıksal koşul ilişkileri modellenebilir. Bu model kullanılarak, bir kişide görülen semptomlar verildiğinde bu kişinin bazı hastalıklara sahip olma olasılıkları hesaplanabilir.

Bayes ağları, her düğümü bir rassal değişkeni ifade eden YDÇ'lerdir.[2] Gözlemlenebilir nicelikler, gizli değişkenler, bilinmeyen parametreler ya da hipotezler birer Bayes rassal değişkeni olabilirler. Birbirine herhangi bir şekilde bağlı olmayan düğümler birbirlerinden koşulsal bağımsızdırlar. Her düğüm, girdi olarak ebeveyn düğümlerinin değerlerini alan ve çıktı olarak o düğümün ifade ettiği değişkenin alabileceği değerlerin olasılıklarını (duruma göre olasılık dağılımını) veren bir olasılık fonksiyonu ile ilişkilendirilmiştir.[1] Örneğin, eğer ebeveyn düğüm Bool değişkenini ifade ediyorsa olasılık fonksiyonu hücreli bir tablo ile gösterilebilir; ebeveyn değişkenlerinin alabileceği doğru ya da yanlış değerlerinin her biri için bir hücre.

Benzer fikirler yönsüz ve duruma göre dönüşlü çizgeler üzerinde uygulanabilir; böyleleri Markov ağları olarak adlandırılır.

Bayes ağları üzerinde çıkarsama ve öğrenme yapan verimli algoritmalar vardır. Bir değişkenler dizisini (örn. konuşma sinyali, protein dizisi) modelleyen Bayes ağlarına dinamik Bayes ağları denir.

Ayrıca bakınızDüzenle

KaynakçaDüzenle

  1. ^ a b Stuart Russell; Peter Norvig (1995). Artificial Intelligence A Modern Approach Third Edition. Upper Saddle River, New Jersey: PRENTICE HALL. s. 511. ISBN 978-0-13-604259-4. 
  2. ^ Şadi Evren ŞEKER (Aralık 21, 2008). "Bayes Ağları (Bayesian Network)". bilgisayarkavramlari. 6 Ağustos 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Şubat 2018.