ベイジアンネットワーク技術 の商品レビュー

本村陽一,岩崎弘利【著】

2023/11/04

ベイジアンネットワークの応用についての読み物。2006年に発行された書籍のため内容は古く、これを読んでもベイジアンネットワークを理解できることはないが、社会での応用方法はわかる。ただ2006年の書籍にも関わらず、AIの身体性の話なども触れられている箇所もあり、当時としてはかなり先端的な話題を扱っていたと思われる。

2017/11/18

だいぶ数式とその説明が怪しい。

2章では、ベイジアンネットワークの特徴を示している。特に”目的変数を得るためのネットワークの活用方法"として、①仮説としてのグラフ構造、②入力に対する結果を得るモデル、③探索ルールを表すモデルなどの使い方ができる点に触れ、ベイジアンネットワークはこれらを包含した上で、さらに確率推論によって知的な情報処理システムを実現できるとしている。

2015/01/01

Thu, 06 Aug 2009

産業技術総合研究所の研究者が書いた
「ベイジアンネットワークってなんぞ？」
っていう本。

ベイジアンネットワークっていうのは
確率的に関係しあっている事象
（たとえば、道行く人が傘を持っている確率と今夜雨が降る確率）
の確率関係を学習し、観測された事象から観測されてない事象を予測する手法。

ベイジアンってのは、「ベイズの」ってこと
ベイズってのは昔の数学者の名前で、相互に関連しあう事象の確率的な取り扱いを見いだした人。

ユーザ、顧客の行動モデリングに用いたりする。

本書でベイジアンネットワークのことがばっちりわかるかっていうと ，そういうわけではない．

数式とかは思い切ってかなりカットしてあって、
筆者が取り組んだ応用例や、公開されているツール、プログラム群の紹介がなされている。

たしかに、公開してるプログラムを利用すれば、あんまり細かい理論はわかっていなくてもベイジアンネットワークを使える時代になっているのかもしれない。

2021/06/24

ＢＮと他の推定手法の確率分布のグラフ図によるモデルの考え方の違いがわかりやすかった。
その他、アプリケーションや具体例の説明のページが多かった。

結局、ＢＮは観測事象による結果に対する、同時確率分布の中で、一部「重要？」なものを抜き出して処理することが特徴の分析手法？

2009/10/04

データマイニングやマーケット分析などと並び、バックヤードで使われだしているベイジアンネットについてわかりやすく書かれていた。定性グラフ構造に確率推論を用いたモデルで技術用途はアマゾンのリコメンド機能からカーナビのリコメンド、ウィンドウズのヘルプ、プリンターや複写機の故障診断など応用がなされている。事例もありさらっと読めた。