Basit bir Bayes ağı. Yağmur yağma durumu fıskiyenin çalışma olasılığını etkiler. Çimlerin ıslak olma olasılığı ise hem fıskiyeye hem de yağmura bağlıdır.

|  |
| --- |
| Makale serisidir |
| Yapay zekâ |
|  |
| Gelişim süreci
* Akıl yürütme
* Bilgisayarlı görü
* Doğal dil işleme
* Genel oyun oynama
* Yapay genel zekâ
* Makine öğrenimi
* Planlama
* Robotik
* Yapay zekâ
 |
| Yaklaşımlar
* Bayes ağı
* Derin öğrenme
* Evrimsel algoritma
* Sembolik
 |
| Felsefe
* Çince odası
* Dost canlısı yapay zekâ
* Kontrol sorunu/Ele geçirme
* Etik
* Turing testi
* Varoluşsal risk
 |
| Tarihçe
* Gelişim süreci
* Yapay zekâ kışı
 |
| Teknoloji
* Programlama dilleri
* Projeler
* Uygulamalar
 |
| Sözlük
* Sözlük
 |
| * g
* t
* d
 |

Bir **Bayes ağı,** **Bayes modeli** ya da **olasılıksal yönlü dönüşsüz çizge modeli** bir olasılıksal çizge modelidir (bir çeşit istatistiksel model) ve birbirleriyle koşulsal bağımlılıklara sahip bir rassal değişkenler kümesini yönlü dönüşsüz çizge(YDÇ) şeklinde ifade eder. Bayes ağları; gündelik hayatta meydana gelen bir olayı anlatmak ve o olayın gerçekleşmesine sebebiyet verebileceği bilinen birkaç olası nedenden herhangi birinin katkıda bulunan faktör olma olasılığını tahmin etmek için kullanılan ideal bir modelleme türüdür. Örneğin, bir Bayes ağı kullanılarak hastalıklar ve semptomları arasındaki olasılıksal koşul ilişkileri modellenebilir. Bu model kullanılarak, bir kişide görülen semptomlar verildiğinde bu kişinin bazı hastalıklara sahip olma olasılıkları hesaplanabilir. Buna benzer olarak neden-sonuç ilişkisi olan birçok olayın olasılığı bu modelleme ile görselleştirilebilir.

Bayes ağları, her düğümü bir rassal değişkeni ifade eden YDÇ'lerdir. Gözlemlenebilir nicelikler, gizli değişkenler, bilinmeyen parametreler ya da hipotezler birer Bayes rassal değişkeni olabilirler. Birbirine herhangi bir şekilde bağlı olmayan düğümler birbirlerinden koşulsal bağımsızdırlar. Her düğüm, girdi olarak ebeveyn düğümlerinin değerlerini alan ve çıktı olarak o düğümün ifade ettiği değişkenin alabileceği değerlerin olasılıklarını (duruma göre olasılık dağılımını) veren bir olasılık fonksiyonu ile ilişkilendirilmiştir. Örneğin, eğer {\displaystyle m} ebeveyn düğüm {\displaystyle m} Bool değişkenini ifade ediyorsa olasılık fonksiyonu {\displaystyle 2^{m}} hücreli bir tablo ile gösterilebilir; ebeveyn değişkenlerinin alabileceği {\displaystyle 2^{m}} doğru ya da yanlış değerlerinin her biri için bir hücre.

Benzer fikirler yönsüz ve duruma göre dönüşlü çizgeler üzerinde uygulanabilir; böyleleri Markov ağları olarak adlandırılır.

Bayes ağları üzerinde çıkarsama ve öğrenme yapan verimli algoritmalar vardır. Bir değişkenler dizisini (örn. konuşma sinyali, protein dizisi) modelleyen Bayes ağlarına dinamik Bayes ağları denir.

Ayrıca bakınız
--------------

* Kalman filtresi
* Naive Bayes sınıflandırıcı
* Risk analizi

Kaynakça
--------

1. 1 2  Stuart Russell; Peter Norvig (1995). *Artificial Intelligence A Modern Approach Third Edition*. Upper Saddle River, New Jersey: PRENTICE HALL. ss. 511. ISBN 978-0-13-604259-4. Erişim tarihi: 6 Şubat 2018.
2. ↑  Şadi Evren Şeker (21 Aralık 2008). "Bayes Ağları (Bayesian Network)". *bilgisayarkavramlari*. 6 Ağustos 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 6 Şubat 2018.