4. Phạm vi ứng dụng
3.1.1. Giới thiệu mạng Bayes
Mạng Bayes là một dạng của mơ hình đồ thị theo xác suất. Về mặt cấu trúc, mạng Bayes là một đồ thị khơng cĩ vịng trực tiếp với các nút biểu diễn các biến và các cung biểu diễn các mối quan hệ phụ thuộc giữa các biến (các nút). Một cung từ nút A tới một nút B khác được gọi: A là cha của B. Một nút cĩ thể biểu diễn bất cứ kiểu biến ngẫu nhiên nào.
Một mạng Bayes với các tham biến là một biểu diễn đồ thị phân bố kết nối trên tất cả các biến được biểu diễn bởi các nút trong đồ thị. Nếu các biến là X1, ... , Xn và “parents(A)” là các cha của nút A, thì phân bố kết nối cho X1 tới Xn được biểu diễn dưới dạng kết quả của phân bố [1]
( , … , ) = ( | ( )) = 1 (7)
Để chỉ ra một cách đầy đủ mạng Bayes và thực hiện các tính tốn số, cần phải chỉ rõ thêm cho mỗi nút X phân bố xác suất cho điều kiện X trên các cha của nĩ. Theo cách này, một mạng Bayes cĩ thể được sử dụng để thực hiện bất cứ suy diễn theo xác suất nào trên các biến miền.
Sử dụng quan trọng khác của mạng Bayes là mơ hình, với cấu trúc của mạng Bayes được sinh ra bởi phần mềm. Nghiên cứu cấu trúc mạng Bayes là một phần rất quan trọng của máy học. Để tìm cấu trúc mạng, một hàm điểm số sẽ được tối đa qua một giải thuật tìm kiếm.
Các mạng Bayes được sử dụng để mơ hình tri thức trong nhiều miền với tri thức khơng chắc chắn như y khoa, thiết kế máy, phân tích văn bản, xử lý ảnh, hợp nhất dữ liệu, hệ thống hỗ trợ quyết định và lọc spam