Abstract:
Modelele grafice reprezintă o strînsă legătură între teoria probabilității și teoria
grafurilor. Ele oferă un instrument natural pentru a face față a două probleme care apar pe
parcursul matematicii și ingineriei aplicate - incertitudinea și complexitatea - și în special joacă
un rol din ce în ce mai important în proiectare și analiza algoritmilor de învățare a mașinilor.
Fundamentale pentru ideea unui model grafic este noțiunea de modularitate - un sistem complex
este construit prin combinarea unor părți mai simple.Teoria probabilității furnizează lipiciul prin
care piesele sunt combinate, asigurând ca sistemul în general este consecvent și oferă modalități
de interfațare a modelelor la date. Latura teoretică a modelelor grafice oferă atât o interfață
atractivă intuitiv prin care oamenii pot modela seturi de variabile care interacționează puternic,
cât și o structură de date care se acordă în mod natural designului de algoritmi eficienți cu scop
general. În cadrul acestui articol, vom discuta doar despre modele grafice direcționate, adică
rețelele Bayesiene.