반응형 AI/Probabilistic Graphical Models(PGM)2 [베이지안 네트워크] 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델베이지안 네트워크는 확률적 그래픽 모델로, 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 특히 템플릿 모델과 시간적 모델은 베이지안 네트워크를 더욱 강력하고 유연하게 만드는 중요한 개념입니다. 이번 블로그 글에서는 이 두 가지 모델에 대해 자세히 설명하겠습니다.베이지안 네트워크의 템플릿 모델베이지안 네트워크의 템플릿 모델은 반복적인 구조를 갖는 시스템을 효율적으로 모델링하기 위한 접근 방식입니다. 템플릿 모델은 변수와 그들 간의 관계를 하나의 공통 패턴으로 정의하여, 이 패턴을 여러 번 반복하여 사용할 수 있습니다. 이는 대규모 네트워크를 단순화하고, 모델링과 계산의 효율성을 높이는 데 유용합니다.템플릿 모델의 예시예를 들어, 의료 진단 시스템에서 여러 환자에.. 2024. 6. 8. [베이지안 네트워크] Bayesian Network Fundamentals 베이지안 네트워크 기초 베이지안 네트워크(Bayesian Network)는 확률적 그래픽 모델의 일종으로, 변수들 간의 의존 관계를 시각적으로 표현하고 이를 기반으로 확률 추론을 가능하게 합니다. 이러한 모델은 복잡한 문제를 해결하는 데 유용하며, 특히 인공지능, 데이터 마이닝, 머신 러닝 분야에서 널리 사용됩니다. 베이지안 네트워크의 기초노드(Node): 각 노드는 하나의 변수(variable)를 나타냅니다. 이 변수는 다양한 상태(state)를 가질 수 있습니다.엣지(Edge): 노드 간의 엣지는 변수들 간의 의존 관계를 나타냅니다. 방향성이 있는 화살표로 표시되며, 이는 한 변수의 값이 다른 변수의 값에 영향을 미친다는 것을 의미합니다.조건부 확률표(CPT, Conditional Probability Table): 각 노.. 2024. 6. 7. 이전 1 다음 반응형
