Bayessches Netz
Ein Bayes'sches Netzwerk ist eine Art Graph, der zur Modellierung von Ereignissen verwendet wird, die nicht beobachtet werden können. Dies kann dann für Schlussfolgerungen verwendet werden. Der verwendete Graph ist gerichtet und enthält keine Zyklen. Die Knoten des Graphen stellen Zufallsvariablen dar. Wenn zwei Knoten durch eine Kante verbunden sind, ist damit eine Wahrscheinlichkeit verbunden, dass sie von einem Knoten zum anderen übertragen werden.
Bayessche Netzwerke werden hauptsächlich im Bereich des (ungestützten) maschinellen Lernens eingesetzt. Sie sind dort eingesetzt worden, wo Informationen klassifiziert werden müssen. Beispiele sind Bild-, Dokument- oder Spracherkennung und Information Retrieval.
Es basiert auf der Entdeckung von Reverend Thomas Bayes in den 1740er Jahren, die als Bayes-Theorem bezeichnet wird.
Geschichte
Der Begriff "Bayesianische Netzwerke" wurde 1985 von Judea Pearl geprägt, um drei Aspekte hervorzuheben:
- Die oft subjektive Natur der eingegebenen Informationen.
- Der Rückgriff auf Bayes' Konditionierung als Grundlage für die Aktualisierung von Informationen.
- Die Unterscheidung zwischen kausalen und beweiskräftigen Argumentationsmodi, die Thomas Bayes' posthum veröffentlichte Arbeit von 1763 unterstreicht.
In den späten 1980er Jahren fassten die wegweisenden Texte Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems und Probabilistic Reasoning in Expert Systems die Eigenschaften von Bayes'schen Netzwerken zusammen und trugen dazu bei, Bayes'sche Netzwerke als Studiengebiet zu etablieren.
Informelle Varianten solcher Netzwerke wurden erstmals 1913 vom Rechtsgelehrten John Henry Wigmore in Form von Wigmore-Tafeln zur Analyse von Prozessbeweisen verwendet. Eine andere Variante, genannt Pfaddiagramme, wurde von dem Genetiker Sewall Wright entwickelt und in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften verwendet (meist mit linearen parametrischen Modellen).
Fragen und Antworten
F: Was ist ein Bayes'sches Netzwerk?
A: Ein Bayes'sches Netzwerk ist eine Art von Graph, der zur Modellierung unbeobachtbarer Ereignisse verwendet wird und für Schlussfolgerungen genutzt werden kann.
F: Welche Art von Graph wird in einem Bayes'schen Netzwerk verwendet?
A: Ein gerichteter Graph, der keine Zyklen enthält.
F: Was stellen die Knoten des Graphen in einem Bayes'schen Netzwerk dar?
A: Die Knoten stellen Zufallsvariablen dar.
F: Wie werden zwei Knoten in einem Bayes'schen Netzwerk miteinander verbunden?
A: Zwei Knoten können durch eine Kante verbunden werden, und die Kante hat eine zugehörige Übertragungswahrscheinlichkeit von einem Knoten zum anderen.
F: In welchem Bereich werden Bayes'sche Netzwerke hauptsächlich eingesetzt?
A: Bayes'sche Netzwerke werden vor allem im Bereich des (ungestützten) maschinellen Lernens verwendet.
F: Können Bayes'sche Netzwerke für die Klassifizierung von Informationen verwendet werden?
A: Ja, Bayes'sche Netzwerke können für die Klassifizierung von Informationen in Bereichen wie Bild-, Dokumenten- oder Spracherkennung und Information Retrieval verwendet werden.
F: Was ist die Grundlage eines Bayes'schen Netzwerks?
A: Ein Bayes'sches Netzwerk basiert auf der Entdeckung von Reverend Thomas Bayes in den 1740er Jahren, dem Bayes'schen Theorem.
