Bayesov şəbəkəsi

**Bayesov şəbəkəsi** () — ehtimal nəzəriyyəsinə əsaslanan qrafik modeldir və dəyişənlər arasındakı asılılıqları, əlaqələri təsvir etmək üçün istifadə olunur.

Bu model, kompleks sistemlərdə ehtimalların hesablanmasını və qeyri-müəyyənliklərin idarə olunmasını təmin edir. Bayesov şəbəkəsi həm təsviri, həm də proqnozlaşdırıcı analizlər aparmaqda geniş istifadə olunur və xüsusilə süni intellektdə qərar qəbuletmə proseslərində effektivdir.

## Bayesov şəbəkəsinin quruluşu
Bayesov şəbəkəsi yönləndirilmiş asiklik qraf () üzərində qurulur. Bu qrafda:

* *Düyünlər* dəyişənləri təmsil edir.
* *Kənar* isə dəyişənlər arasındakı səbəb-nəticə və ya təsir əlaqələrini göstərir.

Məsələn, əgər A düyünü B düyünü ilə birbaşa əlaqəlidirsə və B-də hər hansı bir dəyişiklik A-ya təsir göstərirsə, bu halda B A-ya “valideyn” kimi təsvir edilir. Bayesov şəbəkəsinin əsasını təşkil edən ehtimal qaydaları Bayes teoreminə əsaslanır və şəbəkə qurularkən dəyişənlərin şərti ehtimalları ilə işlənilir.

## Bayesov teoremi
Bayesov teoremi iki dəyişən arasındakı şərti ehtimalı hesablamağa kömək edir. Teorem aşağıdakı kimi ifadə edilir:

 P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}

Burada:

* P(A∣B): B məlum olduqda A-nın ehtimalıdır.
* P(B∣A): A məlum olduqda B-nin ehtimalıdır.
* P(A): A-nın ümumi ehtimalıdır.
* P(B): B-nin ümumi ehtimalıdır.

## Əsaslandırma
Bayesov şəbəkəsində əsaslandırma () müəyyən dəyişənlərin ehtimalını digərlərinin dəyərləri məlum olduqda hesablamaq deməkdir. Bu, ən çox aşağıdakı məqsədlər üçün istifadə olunur:

# Diaqnostika — simptomlara əsasən xəstəlik ehtimallarını təyin etmək.
# Proqnozlaşdırma — gələcəkdə baş verə biləcək hadisələri qabaqcadan müəyyən etmək.
# Nəticə çıxarma — şəbəkədə mövcud dəyişənlərin şərti ehtimalları əsasında əlaqəli nəticələr çıxarmaq.

## Tətbiq sahələri
Bayesov şəbəkəsi müxtəlif sahələrdə qeyri-müəyyənliklər və ehtimalların idarə olunması üçün geniş istifadə olunur:

* Tibb — xəstəlik diaqnostikası və müalicə planlaşdırılması üçün simptomlardan istifadə etməklə xəstəlik ehtimallarını müəyyən etmək.
* Robot texnologiyası — robotların mühitlərini qavraması və qeyri-müəyyən hallar üçün qərar verməsi.
* Fizika və mühəndislik — sistemlərdə nasazlıq hallarını proqnozlaşdırmaq və riskləri idarə etmək.
* Maliyyə — bazarda qeyri-müəyyənliklər əsasında risk idarəetmə və sığorta analizi.

## Üstünlükləri və məhdudiyyətləri
### Üstünlükləri
Şəbəkə dəyişənlər arasındakı səbəb-nəticə əlaqələrini intuitiv şəkildə göstərir. Kompleks sistemlərdə məlumatın vizual təmsilini asanlaşdırır. Tətbiqi genişdir və fərqli sahələrdə ehtimal hesablamaları aparmağa imkan verir.

### Məhdudiyyətləri
Dəyişənlər arasındakı əlaqələri və ehtimalları dəqiq təyin etmək çətin ola bilər. Çox böyük və kompleks şəbəkələr üçün hesablamalar çətinləşə bilər. Səbəb-nəticə əlaqələrinin düzgün təyin olunması üçün dərin biliyə ehtiyac var.

Beləliklə, Bayesov şəbəkələri qeyri-müəyyənliklərin idarəsi və ehtimalların hesablanması üçün effektiv vasitədir və süni intellektdə qərar qəbuletmə proseslərini asanlaşdırır.

## İstinadlar

## Ədəbiyyat
* 
* 
* 
* 

## Xarici keçidlər
*An Introduction to Bayesian Networks and their Contemporary Applications
*On-line Tutorial on Bayesian nets and probability
*Web-App to create Bayesian nets and run it with a Monte Carlo method
*Continuous Time Bayesian Networks
*Bayesian Networks: Explanation and Analogy
*A live tutorial on learning Bayesian networks
*A hierarchical Bayes Model for handling sample heterogeneity in classification problems, provides a classification model taking into consideration the uncertainty associated with measuring replicate samples.
*Hierarchical Naive Bayes Model for handling sample uncertainty , shows how to perform classification and learning with continuous and discrete variables with replicated measurements.