Überblick über das Bayes'sche Netzwerk

Das Bayes'sche Netzwerk ist eine Kombination aus probabilistischem Modell und Graphenmodell. Es findet breite Anwendung in den Bereichen maschinelles Lernen, Data Mining, Diagnose usw., da es eine solide evidenzbasierte Inferenz bietet, die der menschlichen Intuition vertraut ist. Allerdings kann ein Bayes'sches Netz Verwirrung stiften, da es viele komplizierte Konzepte, Formeln und Diagramme enthält. Diese Konzepte sollten so klar organisiert und dargestellt werden, dass sie leicht zu verstehen sind. Dies ist das Ziel des vorliegenden Berichts. Der Bericht umfasst 5 Hauptabschnitte, die die Grundsätze des Bayes'schen Netzes behandeln. Abschnitt 1 ist eine Einführung in das Bayes'sche Netzwerk mit einigen grundlegenden Konzepten. Fortgeschrittene Konzepte werden in Abschnitt 2 behandelt. Der Inferenzmechanismus des Bayes'schen Netzes wird in Abschnitt 3 beschrieben. Das Parameterlernen, das uns erklärt, wie man die Parameter des Bayes'schen Netzes aktualisiert, wird in Abschnitt 4 beschrieben. Abschnitt 5 befasst sich mit dem Strukturlernen, in dem beschrieben wird, wie ein Bayes'sches Netz aufgebaut wird. Im Allgemeinen sind die drei Hauptthemen des Bayes'schen Netzes die Inferenz, das Parameterlernen und das Strukturlernen, die in den aufeinander folgenden Abschnitten 3, 4 und 5 behandelt werden. Abschnitt 6 ist die Schlussfolgerung.

Autorentext

Loc Nguyen é um académico independente a partir de 2017. Ele tem pós-doutorado em Ciência da Computação, certificado pelo INSTICC em 2015. Ele foi concedido como Matemático pela LMS a partir de 2016. Foi doutorado em Medicina Estatística pela HOSREM, a partir de 2016. Publicou 78 artigos e pré-publicações juntamente com 8 produtos científicos e tecnológicos.