Rede Bayesiana
Uma rede Bayesiana é uma espécie de gráfico que é usado para modelar eventos que não podem ser observados. Isto pode então ser usado para inferência. O gráfico utilizado é direcionado e não contém nenhum ciclo. Os nós do gráfico representam variáveis aleatórias. Se dois nós estiverem conectados por uma borda, ele tem uma probabilidade associada de transmitir de um nó para o outro.
As redes Bayesianas são utilizadas principalmente no campo da aprendizagem de máquinas (sem assistência). Elas têm sido utilizadas onde a informação precisa ser classificada. Exemplos são o reconhecimento de imagem, documento ou fala, e a recuperação de informações.
Baseia-se na descoberta do Reverendo Thomas Bayes na década de 1740, chamada teorema de Bayes.
História
O termo "redes Bayesianas" foi feito por Judea Pearl em 1985 para enfatizar três aspectos:
- A natureza freqüentemente subjetiva das informações de entrada.
- A confiança no condicionamento da Bayes como base para a atualização das informações.
- A distinção entre modos de raciocínio causal e probatório, o que ressalta o trabalho de Thomas Bayes publicado postumamente em 1763.
No final dos anos 80, os textos seminais Raciocínio Probabilístico em Sistemas Inteligentes e Raciocínio Probabilístico em Sistemas Especializados resumiram as propriedades das redes Bayesianas e ajudaram a estabelecer as redes Bayesianas como um campo de estudo.
As variantes informais de tais redes foram utilizadas pela primeira vez pelo estudioso jurídico John Henry Wigmore, na forma de gráficos Wigmore, para analisar provas de julgamento em 1913. Outra variante, chamada diagramas de caminho, foi desenvolvida pelo geneticista Sewall Wright e utilizada nas ciências sociais e comportamentais (a maioria com modelos paramétricos lineares).
