I. 체계적 확률 기법, 베이지안 네트워크
가. 베이지안 네트워크의 개념
체계적 확률 정보 기반 방향성 비순환 그래프와 그래프를 다루는 기법이 정리된 방법론
나. 베이지안 네트워크의 특징
주관적 정보 | – 베이지안 망 구성 시 주관적 정보 사용 |
추론 단계 | – 주로 추론 단계에서 베이즈 정리가 적용 |
인과적 추론 가능 | – 증거 기반 뿐 아니라 인과적 추론 가능 |
II. 베이지안 네트워크 구축 기법 및 추론 알고리즘
가. 베이지안 네트워크 구축 기법
방안 | 설명 |
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기존 지식 및 인과적 요인 반영 | – 기존 지식과 인과적 요인에 대한 개념을 베이지안 네트워크에 반영 |
규정 설계 기반 자동 구축 | – 규정화된 시스템 설계와 다른 형태의 지식을 기반으로 자동 구축 |
데이터 기반 학습 기법 | – 데이터를 기반으로 베이지안 네트워크를 학습하는 기법 |
나. 베이지안 네트워크 추론 알고리즘
추론 알고리즘 | 설명 |
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정확 계산 알고리즘 | – 확률을 정확하게 계산하며 정확성을 줄이는 타협이 없어 계산량 많음 |
근사 알고리즘 | – 트리폭이 크되 파라미터 구조가 충분하지 않은 경우 근사 알고리즘 수행 |
III. 베이지안 네트워크의 활용 분야
활용 분야 | 설명 |
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질병 증상 모델링 | – 귀납적 원리를 활용한 증상에 따른 질병에 대한 진단 및 예측 |
컴퓨터 비전 | – 베이지안 망 추론을 이용하여 손상된 이미지 및 영상 원본을 복원 |
– 베이지안 네트워크는 불확실성이 존재하는 상황에서 언제든지 쓸 수 있는 모델링 및 추론 기법
IV. 베이지안 네트워크 발전 위한 고려사항
고려사항 | 설명 |
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표현 능력 | – 베이지안 네트워크 그래프 표현 능력 확대 |
표현 방식 | – 네트워크 그래프 표현 방식 유지 |
그래프 구조 | – 명료하게 표현되는 그래프 구조 유지 |
추론 효율성 | – 베이지안 추론의 효율성 유지 |