Bayesian Network(베이지안 네트워크)는 확률론적 그래프 모델로, 변수들의 집합과 그들 사이의 조건부 의존 관계를 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG) 형태로 나타낸 것입니다. 이 모델은 그래프 이론과 확률 이론을 결합하여 복잡한 시스템 내에서의 불확실성, 인과 관계, 그리고 추론을 표현하고 분석하는 데 사용됩니다.

주요 특징:

• 방향성 비순환 그래프(DAG): 노드는 변수, 간선은 조건부 의존 관계를 나타냅니다.

•  조건부 확률 표(CPT): 각 노드는 부모 변수에 따라 확률이 정의된 표를 포함합니다.

•  추론 기능: 새로운 증거가 들어오면 신념(확률)을 업데이트하여 예측이나 진단이 가능합니다.

•  인과 모델링: 원인과 결과의 관계를 기반으로 추론을 수행할 수 있습니다.

•  설명 가능성: 그래프 구조가 투명하여 의사결정 과정을 쉽게 이해할 수 있습니다.

활용 분야:

• 의료 진단: 증상과 검사 결과를 기반으로 질병 가능성을 평가

• 위험 분석: 공학적 시스템이나 금융 분야에서 실패 확률 예측

• 자연어 처리: 문장 구조 분석, 품사 태깅 등 언어적 의존 관계 분석

• 추천 시스템: 사용자의 행동을 기반으로 선호도를 예측

• 로봇공학 및 AI: 불확실한 환경에서 의사결정 지원

중요성

베이지안 네트워크는 불확실성 속에서도 명확하고 해석 가능한 추론을 가능하게 합니다.
그래프 기반 구조와 확률 이론을 결합한 이 모델은 설명 가능성, 추론 능력, 인과 관계 분석이 중요한 분야에서 강력한 도구로 활용됩니다.