Mạng Bayesian

Mạng Bayesian hoạt động như thế nào

Cấu trúc cốt lõi của Mạng Bayesian bao gồm các nút và các cạnh có hướng:

• Các nút: Mỗi nút biểu diễn một biến ngẫu nhiên, có thể là rời rạc (ví dụ: 'Có bệnh' so với 'Không có bệnh') hoặc liên tục (ví dụ: 'Nhiệt độ').
• Các cạnh: Các cạnh có hướng (mũi tên) kết nối các cặp nút, biểu thị sự phụ thuộc xác suất. Một mũi tên từ nút A đến nút B ngụ ý rằng A có ảnh hưởng trực tiếp đến B. Quan trọng là, đồ thị phải không có chu trình, nghĩa là không có chu trình có hướng; bạn không thể bắt đầu tại một nút và theo các mũi tên quay trở lại nút bắt đầu. Cấu trúc này mã hóa các giả định độc lập có điều kiện – một biến độc lập với các biến không phải con cháu của nó khi biết cha mẹ của nó.
• Bảng xác suất có điều kiện (CPT): Mỗi nút được liên kết với một phân phối xác suất. Đối với các nút có cha mẹ, đây là phân phối xác suất có điều kiện, thường được biểu diễn dưới dạng CPT, định lượng tác động của cha mẹ lên nút đó. Các nút không có cha mẹ có phân phối xác suất trước.

Suy luận trong Mạng Bayesian liên quan đến việc tính toán phân phối xác suất của một số biến dựa trên quan sát (bằng chứng) về các biến khác, thường sử dụng các thuật toán dựa trên định lý Bayes . Học tập liên quan đến việc học cấu trúc (xác định cấu trúc đồ thị từ dữ liệu) hoặc học tham số (ước tính CPT từ dữ liệu).

Sự liên quan trong AI và học máy

Mạng Bayesian mang lại một số lợi thế trong AI và ML:

• Xử lý sự không chắc chắn: Chúng cung cấp một khuôn khổ tự nhiên để biểu diễn và lý luận về sự không chắc chắn, vốn có trong nhiều vấn đề thực tế.
• Suy luận nhân quả: Bản chất có hướng của đồ thị thường có thể biểu diễn các mối quan hệ nhân quả, cho phép suy luận về nguyên nhân và kết quả, mặc dù việc thiết lập quan hệ nhân quả đòi hỏi phải thiết kế và giả định cẩn thận ( tác phẩm của Judea Pearl về Nhân quả ).
• Kết hợp kiến thức: Cho phép tích hợp kiến thức chuyên môn (trong việc xây dựng biểu đồ) với dữ liệu quan sát (trong việc tìm hiểu xác suất).
• Khả năng diễn giải: Cấu trúc đồ họa thường giúp các giả định và sự phụ thuộc của mô hình dễ hiểu hơn so với các mô hình hộp đen như Mạng nơ-ron (NN) phức tạp.

Mặc dù mạnh mẽ đối với lý luận xác suất, chúng khác với các mô hình như kiến trúc Học sâu (DL) (ví dụ: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng trong Ultralytics YOLO để Phát hiện đối tượng hoặc Phân đoạn hình ảnh ) rất giỏi trong việc học các đặc điểm phân cấp từ dữ liệu thô như hình ảnh nhưng thường thiếu khả năng diễn giải xác suất rõ ràng. Mạng Bayesian mô hình hóa các phụ thuộc rõ ràng, trong khi NN học các hàm phức tạp, thường là ngầm định. Chúng cũng khác với các mô hình chuỗi như Mô hình Markov ẩn (HMM) , mặc dù cả hai đều là loại mô hình đồ họa.

Ứng dụng trong thế giới thực

Mạng Bayesian được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Chẩn đoán y khoa: Họ có thể mô hình hóa mối quan hệ giữa các bệnh, triệu chứng, tiền sử bệnh nhân và kết quả xét nghiệm. Ví dụ, một mạng lưới có thể lấy các triệu chứng như 'sốt' và 'ho' cùng với độ tuổi của bệnh nhân làm dữ liệu đầu vào để dự đoán khả năng mắc các bệnh về đường hô hấp cụ thể ( Ví dụ bài báo về chẩn đoán y khoa ). Điều này hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng trong chẩn đoán, bổ sung các kỹ thuật như Phân tích hình ảnh y khoa . Khám phá các giải pháp AI trong chăm sóc sức khỏe .
• Lọc thư rác: Các đặc điểm của email (có một số từ khóa nhất định, uy tín của người gửi, bao gồm các liên kết) có thể được mô hình hóa như các biến trong Mạng Bayesian để tính toán xác suất một email đến là thư rác ( Tổng quan về lọc thư rác Bayesian ).
• Đánh giá rủi ro: Được sử dụng trong tài chính và kỹ thuật để mô hình hóa các yếu tố góp phần gây ra rủi ro (ví dụ: điều kiện thị trường, lỗi thành phần) và ước tính xác suất xảy ra các kết quả không mong muốn ( Ứng dụng mô hình hóa rủi ro tài chính ).
• Tin sinh học: Ứng dụng để mô hình hóa mạng lưới điều hòa gen và hiểu các hệ thống sinh học phức tạp ( Ứng dụng trong Sinh học Hệ thống ).
• Xử lý sự cố hệ thống: Mô hình hóa các thành phần và chế độ lỗi để chẩn đoán sự cố trong các hệ thống phức tạp như máy in hoặc mạng.

Công cụ và tài nguyên

Một số thư viện phần mềm hỗ trợ việc tạo và sử dụng Mạng Bayesian:

• pgmpy : Một phổ biến Python thư viện để làm việc với các mô hình đồ họa xác suất.
• Xác suất TensorFlow : Một phần mở rộng của TensorFlow cung cấp các công cụ cho lý luận xác suất, bao gồm Mạng Bayesian.
• PyTorch : Mặc dù không có thư viện BN chuyên dụng trong lõi, các thư viện lập trình xác suất được xây dựng trên PyTorch giống như Pyro có thể được sử dụng.
• Bayes Net Toolbox cho Matlab : Một bộ công cụ được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng học thuật.

Các nền tảng như Ultralytics HUB có thể giúp quản lý vòng đời dự án AI rộng hơn, ngay cả khi mô hình cốt lõi là Mạng Bayesian được phát triển bằng các công cụ chuyên dụng. Hiểu về Mạng Bayesian cung cấp các kỹ năng có giá trị để giải quyết các vấn đề liên quan đến sự không chắc chắn và lý luận nhân quả trong lĩnh vực Học máy rộng hơn. Khám phá tài liệu Ultralytics để biết thêm về các mô hình và ứng dụng AI.