一般的に使用されるアルゴリズム
組み込み人工知能はリソースに制約のある環境を考慮する必要があることが多いため、組み込みシステムに適したアルゴリズムを選択することが重要です。組み込み人工知能で一般的に使用されるアルゴリズムをいくつか示します。
卷积神经网络（CNN）：
画像認識や物体検出などのコンピューター ビジョン タスクに使用されます。
軽量ネットワーク構造は通常、MobileNet や SqueezeNet などの組み込みシステムで使用されます。
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) および長期短期記憶ネットワーク (LSTM< a i=4>):
音声認識や自然言語処理などのシーケンスデータに適しています。
一部の簡略化されたバージョンは組み込みシステムで使用されたり、GRU (Gated Recurrent Unit) などのより効率的なバージョンが使用されたりする場合があります。
支持向量机（SVM）：
特にパターン認識の分野で、分類および回帰タスクに使用されます。
特にリソースが限られている場合の組み込みシステムに適しています。
デシジョン ツリーとランダム フォレスト:
分類および回帰タスクに使用され、解釈可能性が良好です。
組み込みシステムでは、ツリーの深さとノード数を制限することでモデルのサイズを縮小できます。
K近邻算法：
パターン認識、分類、回帰タスクに使用されます。
組み込みシステムでも使用できますが、メモリ使用量に注意する必要があります。
クラスタリングアルゴリズム:
データをさまざまなカテゴリに分割するために使用される K 平均法クラスタリングなど。
一部の組み込みシステムでのデータ分析とパターン認識に使用できます。
強化学習アルゴリズム:
インテリジェント制御システムなどの一部の特定の組み込みアプリケーションでは、強化学習アルゴリズムを使用できます。
スパースエンコーディング:
特徴抽出と次元削減に使用され、モデル サイズの削減に役立ちます。
組み込みシステムのコンピューティング リソースを節約するために使用できます。
ベイジアンネットワーク:
不確実性に対処するために使用され、一部の組み込みシステムにおける意思決定の問題に適しています。
アルゴリズムを選択するときは、モデルのパフォーマンス、複雑さ、解釈可能性、組み込みシステムのリソース消費などの要素を総合的に考慮する必要があります。同時に、一部の特定の組み込みアプリケーションでは、アルゴリズムを特別に設計および最適化する必要がある場合があります。
畳み込みニューラル ネットワーク
畳み込みニューラル ネットワーク (畳み込みニューラル ネットワーク、CNN) は、深層学習モデルの一種です。グリッド状の構造化データ。 CNN は、コンピュータ ビジョンの分野で大きな成功を収めており、画像認識、物体検出、画像生成などのタスクに広く使用されています。
主な特徴
卷积层（Convolutional Layer）：
CNN の中核は畳み込み層であり、入力データから効果的に特徴を抽出し、畳み込み演算を通じて空間構造情報を保持できます。
池化层（プーリング層）：
プーリング層は、特徴マップの空間次元を削減し、計算の複雑さを軽減し、位置の小さな変化に対するモデルの堅牢性を高めるために使用されます。
激活函数（Activation Function）：
活性化関数 (ReLU など) は畳み込み層に埋め込まれており、非線形性が導入され、モデルが複雑なマッピング関係を学習するのに役立ちます。
全连接层（Fully Connected Layer）：
畳み込み層の出力に加えて、通常は全結合層が接続され、グローバル情報を学習し、最終的な分類または回帰を実行します。
重量分担:
畳み込み層は、重みを共有することで異なる場所で入力を処理し、モデル パラメーターの数を減らし、モデルの統計的パフォーマンスを向上させます。
CNN 基本構造
输入层（Input Layer）：
画像などの生の入力データを受け取ります。
卷积层（Convolutional Layer）：
コンボリューション カーネルを使用して、入力および抽出特徴に対してコンボリューション演算を実行します。
激活层（Activation Layer）：
ReLU などの非線形活性化関数を畳み込み層の出力に適用します。
池化层（プーリング層）：
特徴マップの空間サイズを縮小します。
複数回繰り返します:
畳み込み層、活性化層、プーリング層が繰り返し積み重ねられて、深いネットワーク構造が形成されます。
全连接层（Fully Connected Layer）：
高レベルの機能を出力カテゴリにマッピングします。
応用分野
画像分類:
画像内のオブジェクトまたはシーンを識別します。
物体検出:
画像内の複数のオブジェクトの位置を特定します。
セマンティック セグメンテーション:
画像内の各ピクセルを特定のカテゴリに割り当てます。
顔認識:
画像またはビデオ内の顔を認識します。
画像生成:
画像の超解像度、スタイル転送などの新しい画像を生成します。
CNN の利点は、入力データの局所的な特徴を効果的に捉えることができるため、画像などのグリッド構造を持つデータの処理に特に適しています。
リカレント ニューラル ネットワーク長短期記憶ネットワーク
循環ニューラル ネットワーク (RNN ) と長期記憶ネットワーク ( lstm ) は深層学習の重要なタイプですシーケンスデータの処理に使用されるネットワークの数。彼らは、自然言語処理、音声認識、時系列分析などの分野で目覚ましい成功を収めています。
循环神经网络（RNN）
基本構造
RNN は、その構造にループが含まれているリカレント ニューラル ネットワークであり、ネットワークがシーケンス内の依存関係をキャプチャできるようにします。各タイム ステップで、RNN は入力と前のタイム ステップの隠れ状態を受け取り、新しい隠れ状態を生成します。
質問：
RNN の主な問題は勾配の消失と勾配の爆発であり、長期的な依存関係を学習することが困難になります。
長短期記憶ネットワーク (LSTM)
構造：
LSTM は、RNN の勾配問題を解決するように設計されています。ゲート機構を通じて情報の入力、出力、および忘却を制御するメモリセルを導入しています。 LSTM の基本ユニットには、メモリ ユニットと 3 つのゲート (忘れゲート、入力ゲート、出力ゲート) が含まれています。
ゲート機構:
忘却ゲートはメモリ ユニットからどの情報を削除するかを決定し、入力ゲートはどの情報を追加するかを決定し、出力ゲートはどの情報を追加するかを決定します出力。
長期的な依存関係の問題を解決するには:
ゲート メカニズムを通じて、LSTM は長期的な依存関係をより効果的に処理できるため、ネットワークは必要なときに情報を記憶したり忘れたりすることができます。
応用分野
RNN：
は、自然言語処理における単語シーケンスなどの短いシーケンスの問題に使用されます。
LSTM：
は、機械翻訳、音声認識、株価予測など、長期記憶を必要とするシーケンス データを処理する場合に効果的です。
概要の比較
アドバンテージ：
LSTM は、従来の RNN よりもシーケンス内の長期的な依存関係を取得して利用することに優れているため、特定のタスクのパフォーマンスが向上します。
短所:
LSTM は計算コストが高く、モデル パラメータが多く、比較的複雑で、より多くのコンピューティング リソースを必要とする場合があります。
アプリケーションのオプション:
単純なシーケンス タスクの場合は、RNN で十分な場合があります。長期的な依存関係をより適切に処理する必要があるタスク、またはより複雑なシーケンシャル パターンの場合は、LSTM の方が適しています。
実際のアプリケーションでは、LSTM は通常、RNN の改良版として使用されます。特に、長いシーケンスと長期的な依存関係を伴う。ただし、研究の発展に伴い、ゲート循環ユニット (GRU) などの他のシーケンス モデルも広く使用されるようになりました。
サポートベクターマシン
サポート ベクター マシン (SVM) は、分類および回帰タスクに使用される教師あり学習アルゴリズムです。 SVM の主なアイデアは、超平面から最も近いサンプル点までの距離を最大化しながら、さまざまなカテゴリのサンプルを分離できる超平面を見つけることです。
主な概念
超平面（超平面）：
二次元空間では超平面は直線であり、三次元空間では超平面であり、高次元空間では超平面です。 SVM は超平面を見つけることによって分類を実現します。
支持向量（Support Vectors）：
これらは超平面に最も近いデータ ポイントであり、超平面とマージンを定義する際に重要です。サポート ベクターは、最終的な分類の決定境界を決定します。
间隔（Margin）：
マージンとは、超平面からサポート ベクトルまでの最短距離を指します。 SVM の目標は、この間隔を最大化することです。
核函数（Kernel Function）：
SVM はカーネル関数を使用して入力データを高次元空間にマッピングすることができ、元の空間では非線形分離可能だった問題を高次元空間では線形分離可能にします。
软间隔（Soft Margin）：
データが線形に分離できない場合、SVM はソフト区間の概念を採用して、一部のサンプルが区間内に存在することを許可します。これは、モデルの一般化能力を向上させるのに役立ちます。
SVMSVM の仕組み
2 つの分類問題:
SVM は主にバイナリ分類問題を解決するために使用されます。超平面を見つけることにより、データは 2 つのカテゴリに分類されます。
最大間隔:
SVM の目標は、サポート ベクトルから超平面までの距離が最大になるように、最大のマージンを持つ超平面を見つけることです。
カーネル機能:
非線形問題の場合、SVM はカーネル関数を使用してデータを高次元空間にマッピングし、新しい空間でのデータの分離を容易にします。
正則化パラメータ:
SVM には、誤分類に対するペナルティを制御し、モデルの複雑さを調整できる正則化パラメータがあります。
応用分野
画像分類:
SVM は、顔認識などの画像分類に使用できます。
テキストの分類:
自然言語処理では、SVM はスパム フィルタリングやセンチメント分析などのテキスト分類タスクによく使用されます。
バイオインフォマティクス:
SVM は、タンパク質分類や遺伝子発現データ分析などのバイオインフォマティクス分野で使用できます。
医学的診断:
SVM は、医療画像処理やがん検出などの病気の診断に使用できます。
金融セクター:
金融分野では、SVM は信用スコアリングや不正検出などのタスクに使用できます。
SVM は、特にデータの次元が高く、サンプル サイズが小さい場合に、多くの分野で優れたパフォーマンスを発揮します。ただし、大規模なデータセットの場合、トレーニング時間が長くなる可能性があります。近年、ディープラーニングの台頭により、一部の分野では SVM がディープラーニング手法に徐々に置き換えられています。
デシジョン ツリーとランダム フォレスト
デシジョン ツリーとランダム フォレストは、機械学習でよく使用される 2 つのモデルで、分類タスクと回帰タスクに使用されます。
决策树（Decision Tree）
基本コンセプト:
デシジョン ツリーは、インスタンスに関する意思決定に使用されるツリーのようなモデルです。各非リーフ ノードは属性テストを表し、各ブランチはテスト結果の出力を表し、各リーフ ノードはカテゴリまたは予測値を表します。
ツリー構築プロセス:
デシジョン ツリーのツリー構築プロセスは再帰的なプロセスであり、セグメンテーションに最適な属性を選択することにより、各子ノードのデータがより純粋になります。属性の純度は、多くの場合、情報エントロピーまたはジニ指数を使用して評価されます。
特徴：
デシジョン ツリーは理解と解釈が容易で、欠損値の影響を受けず、数値データとカテゴリ データの両方を処理できます。ただし、過剰適合する傾向があり、トレーニング データに対して敏感すぎる可能性があります。
随机森林（Random Forest）
基本コンセプト:
ランダム フォレストは、複数の決定木を構築して予測を行うアンサンブル学習手法です。各決定木は基本学習器であり、投票または平均によってアンサンブルされます。
モデリングプロセス:
データセットをブートストラップサンプリングし、特徴をランダムに選択してモデルの多様性を高めることによるランダムフォレストモデル。各ツリーの判定結果は最終的な予測に統合されます。
特徴：
通常、ランダム フォレストは汎化パフォーマンスが優れており、過学習に対してある程度の耐性があります。多数の入力特徴を処理でき、高次元データで優れたパフォーマンスを発揮します。分類問題と回帰問題の両方で優れたパフォーマンスを発揮します。
応用分野
デシジョンツリー:
デシジョン ツリーは、医療診断、財務リスク評価、顧客関係管理などの分野で広く使用されています。
ランダムフォレスト:
ランダム フォレストは、画像認識、テキスト分類、バイオインフォマティクスなどの分野で目覚ましい成果を上げています。その堅牢性と高性能により、実際の問題を解決するために広く使用されています。
概要の比較
デシジョンツリー:
シンプルでわかりやすいですが、過学習になりやすいです。
ランダムフォレスト:
複数のデシジョン ツリーを統合することにより、モデルの汎化パフォーマンスが向上し、高次元のデータや複雑なタスクでのパフォーマンスが向上します。
実際のアプリケーションでは、特に高いパフォーマンスと堅牢性が必要な場合、ランダム フォレストは強力で効果的なツールとなることがよくあります。
K 最近傍アルゴリズム
K 最近傍 (KNN) は、分類および回帰問題に使用されるインスタンスベースの学習アルゴリズムです。 KNN の基本的な考え方は次のとおりです。特徴空間内のサンプルの k 個の最近傍サンプルのほとんどが特定のカテゴリに属している場合、サンプルもこのカテゴリに属します (分類問題の場合)。回帰問題の場合、KNN は k 個の最近傍サンプルの平均または加重平均に基づいて予測します。
基本的な考え方
距離測定:
KNN は通常、ユークリッド距離またはマンハッタン距離を使用してサンプル間の距離を測定します。
近隣の選択:
特定のサンプルについて、他のサンプルまでの距離を計算することによって、k 個の最近傍が選択されます。
分類の決定:
分類問題の場合、k 個の近傍の中の各カテゴリの数を数えることにより、最大の数を持つカテゴリが予測結果として選択されます。
回帰予測:
回帰問題の場合、k 個の最近傍の平均または加重平均が予測値として使用されます。
ハイパーパラメータkの選択:
ユーザーは、重要なハイパーパラメータである k の値を指定する必要があります。通常、適切な k を選択するには、相互検証などの方法が使用されます。
特徴と用途
ノンパラメトリック:
KNN は、データについて明示的な仮定を行わないため、ノンパラメトリック学習アルゴリズムです。
学ぶのが怠け者:
KNN は遅延学習またはインスタンスベース学習に属し、データに対して明示的なトレーニング プロセスを実行せず、予測が必要な場合にのみ計算を実行します。
該当する分野:
KNN は小規模および中規模のデータ セットに適しており、データの分布に関する仮定がなく、外れ値に敏感です。画像認識、パターン認識、レコメンドシステムなどの分野で広く使用されています。
計算の複雑さ:
サンプル数が増加するにつれて、KNN の計算の複雑さは直線的に増加するため、大規模なデータセットには適さない可能性があります。
長所と短所
アドバンテージ：
- シンプルかつ直観的で、理解と実装が簡単です。
- 複数分類の問題や、データ分布について明確な仮定がない状況に適しています。
欠点:
- 大規模なデータセットの場合、計算の複雑さは高くなります。
- 外れ値に敏感であり、適切なデータの前処理が必要です。
- k 値は事前に決定する必要があり、結果に大きな影響を与えます。
KNN は通常、いくつかの単純な分類および回帰問題では適切に機能しますが、大規模な高次元データを扱う場合には最適な選択ではない可能性があります。実際のアプリケーションでは、特定の問題の性質とデータセットのサイズに基づいて、適切な機械学習アルゴリズムを選択する必要があります。
クラスタリングアルゴリズム
クラスタリング アルゴリズムは、教師なし学習アルゴリズムの一種で、データセット内のサンプルを異なるグループまたはクラスターに分割し、同じグループ内のサンプルの類似性が高く、異なるグループ間の類似性が低くなるようにすることを目的としています。クラスタリングは、データ内の基礎となるパターン、グループ構造、外れ値を特定するのに役立ちます。
K均值聚类（K-Means Clustering）
原理：
データを k 個のクラスタに分割し、各クラスタは重心 (クラスタ内のサンプルの平均) で表されます。このアルゴリズムは、サンプルとそれが属するクラスターの重心の間の距離を収束するまで繰り返し最適化します。
特徴：
シンプルで理解しやすく、大規模なデータに適しています。ただし、不規則な形状のクラスターでは効果が不十分になる可能性があります。
层次聚类（Hierarchical Clustering）：
原理：
サンプル間の類似性に基づいて階層ツリー構造（クラスタリング ツリー）を構築し、クラスタを継続的に結合または分割して階層を生成します。
特徴：
クラスタ数を事前に指定する必要はなく、結果はデータ間の類似性をツリー構造で示します。しかし、計算の複雑さは高くなります。
DBSCAN（ノイズを伴うアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング）：
原理：
サンプルの密度に基づいて、高密度領域がクラスターに分割され、ノイズ ポイントが特定されます。中心となるアイデアは、サンプルの周囲に十分な密度のサンプルが存在する領域を見つけることです。
特徴：
は、不規則な形状のクラスタやノイズ ポイントに対する堅牢性が高く、クラスタの数を事前に指定する必要はありません。
谱聚类（Spectral Clustering）
原理：
データをスペクトル空間に変換し、スペクトル空間をクラスタリングすることで元の空間のクラスタリングを実現します。非球形クラスターの処理に適しています。
特徴：
は非凸形状のクラスタを処理でき、画像セグメンテーションやその他の分野で広く使用されています。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：
原理：
データが複数のガウス分布で構成されていると想定し、各分布のパラメーターを推定してデータを近似します。各サンプルは、特定の確率で特定の分布に属します。
特徴：
は、複雑なデータ分布に対するフィッティング効果が高く、データ ポイントが各分布に属する確率を推定できます。
利点と考慮事項:
アドバンテージ：
クラスタリング アルゴリズムは、データ マイニング、パターン認識、画像セグメンテーションなどの分野で広く使用されています。
データの内部構造を明らかにし、潜在的なパターンやグループを発見するのに役立ちます。
教師なし学習シナリオに適しており、事前に注釈を付けたカテゴリ情報は必要ありません。
予防：
さまざまな種類のデータや問題にはさまざまなクラスタリング アルゴリズムが適しており、特定の状況に応じて適切なアルゴリズムを選択する必要があります。
クラスタリングの結果は初期パラメータとランダム性の影響を受ける可能性があるため、安定した結果を得るにはアルゴリズムを複数回実行することをお勧めします。
アルゴリズムの有効性を確保するには、適切な距離測定または類似性測定を選択するように注意する必要があります。
強化学習
強化学習 (RL) は、エージェントが環境と対話することで意思決定を学習する機械学習パラダイムです。累積報酬を最大化します。強化学習では、エージェントはさまざまなアクションを試すことで環境のダイナミクスを学習し、報酬信号を通じてその動作を評価します。一般的な強化学習アルゴリズムのいくつかを次に示します。
Q学习（Q ラーニング）
原理：
Q 学習は、価値関数に基づく強化学習アルゴリズムです。行動価値関数 (Q 値関数) を学習することで、エージェントは選択を行うことができます。累積報酬を最大化するための最適なアクション。
特徴：
Q 学習はモデルベースの強化学習であり、離散状態および離散動作空間の問題に適しています。
深度Q网络（ディープ Q ネットワーク，< /span>）：DQN
原理：
DQN は、ディープ ニューラル ネットワークを使用して Q 値関数を推定する、ディープ ラーニングと Q ラーニングを組み合わせたアルゴリズムです。より複雑な状態およびアクション空間を処理できます。
特徴：
DQN は、高次元の連続状態とアクション空間の処理に適しており、一般化パフォーマンスが優れています。アルゴリズムの安定性を向上させるために、エクスペリエンス リプレイとターゲット ネットワークが導入されました。
ポリシー勾配メソッドポリシー勾配メソッド)
原理：
ポリシー勾配法はポリシーを直接学習し、パラメータ化されたポリシー関数を通じてアクションを生成します。勾配上昇を使用してポリシー パラメーターを更新し、累積報酬を増やします。
特徴：
は、連続的な動作空間や高次元の状態空間に適しています。戦略は、価値関数の推定を回避して、直接最適化できます。
行动者-评论者方法（Actor-Critic Methods）
原理：
アクタークリティック手法は、ポリシー関数と価値関数の両方を同時に学習します。俳優がアクションを生成し、レビュー担当者がアクションの良さを評価します。この 2 つは、勾配降下を通じて共同してトレーニングされます。
特徴：
は、ポリシー勾配と価値関数推定の利点を組み合わせており、高次元の連続アクションと状態空間を効果的に処理できます。
深い決定論的ポリシー勾配深い決定論的ポリシー勾配、DDPG)
原理：
DDPG は、ディープ ラーニングとポリシー勾配法を組み合わせた、連続アクション スペースを処理するためのアルゴリズムです。価値関数と政策関数を近似することで学習します。
特徴：
は連続アクション空間の問題に適しており、優れた収束性と安定性を備えています。
バリエーションと改良点
TRPO（信頼リージョン ポリシーの最適化）：
各ポリシー更新の変更を制御可能な範囲内に保つための制約を導入することで、アルゴリズムの安定性が向上します。
PPO（近接ポリシーの最適化）：
TRPO の制限の一部を克服することで、よりシンプルで効率的なポリシー勾配アルゴリズムを提供します。
A3C（非同期アドバンテージ アクター兼批評家）：
複数のエージェントを非同期的にトレーニングすることで、アルゴリズムのトレーニング効率を向上させます。
強化学習は、ゲーム、ロボット制御、自動運転など、多くの分野で目覚ましい成果を上げています。適切なアルゴリズムの選択は、状態空間、アクション空間、タスクの報酬構造の性質など、問題の特性によって異なります。
スパースコーディング
スパース コーディングはデータを表現する方法であり、その中心的な考え方は、入力データを一連のスパース基底ベクトルの線形結合として表現することです。スパースコーディングでは、この基底ベクトルのセットの係数は通常、表現が可能な限り高いスパース性を持つように最適化問題を解くことによって取得されます。
基本的
字典（辞書）：
スパースコーディングでは、辞書または一連の基底ベクトルを使用して入力データを表します。これらの基底ベクトルは、元のデータのサンプルであることも、他の方法で取得することもできます。
スパーシティ:
スパース コーディングの目標は、この係数セット内のほとんどの要素がゼロになるような入力データの係数セットを見つけ、それによって基底ベクトルのスパース線形結合を達成することです。
最適化：
最適化問題を通じて、L1 正則化 (Lasso 正則化など) は通常、スパース係数を促進するために使用されます。最適化問題の目標は、表現誤差と L1 正則化項を最小限に抑えることです。
応用分野
画像処理：
スパースコーディングは、画像圧縮、ノイズ除去、特徴抽出に広く使用されています。画像内のローカル パッチは、辞書内で疎な線形結合として表すことができます。
音声信号処理:
音声信号処理では、音声圧縮、音声認識、およびその他のタスクにスパース コーディングを使用して、音声信号を基底ベクトルの線形結合として表現できます。
信号処理と通信:
信号処理および通信の分野では、スパース符号化は、圧縮センシング技術などによる信号圧縮およびスパース信号再構成に使用できます。
特徴学習:
スパース コーディングは、特徴学習やパターン認識のためにデータのコンパクトな表現を学習するためにも一般的に使用されます。
スパースコーディングとディープラーニング
オートエンコーダ:
ディープ ラーニングにおけるオートエンコーダーは、入力データのコンパクトな表現を学習することでデータの次元削減と特徴学習を実現するスパース コーディングに関連するモデルです。
辞書学習:
辞書学習はスパースコーディングに密接に関連した概念であり、データの辞書 (基底ベクトルのセット) を学習してデータのコンパクトな表現を実現することを目的としています。
スパースコーディングは、ここ数年で信号処理と機械学習の分野で大きな進歩を遂げ、効率的なデータ表現方法を提供するだけでなく、多くのアプリケーションで強力なパフォーマンスを発揮します。実際のアプリケーションでは、特定の問題の特性とデータの性質に基づいて、適切な辞書と最適化方法を選択することが非常に重要です。
ベイジアンネットワーク
ベイジアン ネットワーク (ベイジアン ネットワーク、BN)。信念ネットワーク (< /a) とも呼ばれます。 >) または確率的グラフィカル モデルは、確率変数間の確率的関係をモデル化するために使用されるグラフィカル モデルです。ベイジアン ネットワークはベイズの定理に基づいており、変数間の確率的な依存関係を表現および推論できます。 信念ネットワーク
主な機能と原理
有向无环图（DAG）：
ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフです。グラフ内のノードは確率変数を表し、有向エッジは変数間の依存関係を表します。
条件付き独立性:
ベイジアン ネットワークは、条件付きの独立性を仮定することで複雑な確率分布を簡素化します。ネットワーク構造が与えられると、グラフ内のノードのすべての非直接子孫ノードは、親ノードが与えられると条件付きで独立します。
確率分布:
同時確率分布と条件付き確率分布を通じて変数間の関係を説明します。各ノードは変数の確率分布を表し、条件付き確率分布はその親ノードが与えられた条件付き確率を表します。
ネットワークパラメータ:
ベイジアン ネットワークのパラメータには、ノードの確率テーブルと各有向辺の条件付き確率テーブルが含まれます。
モデリングとアプリケーション
複雑なシステムをモデル化する:
ベイジアン ネットワークは、医療診断、財務リスク評価、自然言語処理などの複雑なシステムにおける不確実性と確率的関係をモデル化するためによく使用されます。田畑。
政策サポート:
ベイジアン ネットワークは意思決定支援システムで使用され、意思決定のリスクと不確実性の分析と評価に役立ちます。
推論と予測:
ベイジアン ネットワークは、未知の変数の確率分布を推論し、予測と決定を行うために使用できます。
トラブルシューティング：
工学システムや電子システムでは、ベイジアン ネットワークが障害診断によく使用され、システム内の障害伝播の分析と修復戦略に役立ちます。
ベイジアンネットワーク推論手法
正確な推論:
変数除去やクリーク ツリーなどの正確な方法を通じて、正確な確率分布を取得できます。
おおよその推論:
大規模なネットワークや処理が難しい状況の場合は、マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) や変分推論などの近似推論手法を使用します。
ベイジアン ネットワーク ツールとソフトウェア
ベイシアラボ：
ベイジアン ネットワーク モデリングと分析用の商用ソフトウェア。
GeNIe和SMILE：
Decision Systems Laboratory が開発したベイジアン ネットワークの構築、編集、分析用の無料ソフトウェア。
PyMC3和Stan：
Python での確率的プログラミング用の 2 つのライブラリ。ベイジアン ネットワークの構築と確率的推論をサポートします。
ベイジアン ネットワークは、不確実性や確率的関係モデリングの問題に直面する際に、強力な表現能力と実用性を備えています。これは確率的グラフィカル モデルの一種であり、マルコフ確率場などの他のモデルとともに、機械学習や人工知能の分野で広く使用されています。