ベイジアンネットワークとは？
べいじあんねっとわーく
変数どうしの因果・依存関係を確率的に表現し、不確かな状況でも合理的な推論ができる確率モデルです。
ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）とは、複数の変数の間の条件付き確率関係を有向非巡回グラフ（DAG）で表現した確率的グラフィカルモデルです。各ノードが変数を、各矢印が「影響を与える方向」を表し、ノードには条件付き確率表（CPT）が付属します。
モデルの基盤はベイズの定理です。新たな証拠（観測値）が得られると、ネットワーク全体の確率分布を更新（事後確率の計算）することで、直接観測できない変数の状態を推定できます。この推論には変数消去法や信念伝播法などのアルゴリズムが用いられます。
ベイジアンネットワークは医療診断（症状から疾患確率を推定）、スパムフィルタ（単語の組み合わせからメールの性質を判定）、製品の故障診断（センサー値から原因部品を特定）、リスク管理など幅広く応用されます。また、データから構造を学習する「構造学習」と、構造が固定された後にパラメータを学習する「パラメータ学習」の2段階で構築できます。
ディープラーニングと異なり、モデルの解釈性が高く、専門知識をグラフ構造に直接組み込める点が強みです。データが少ない場合でも事前知識を活かした推論が可能です。
使い方・例文
病院の診断支援システムで、患者の症状・検査値・既往歴をノードとして入力すると、ベイジアンネットワークが各疾患の確率を計算して医師に提示します。
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