ベイジアンネットワークの学習

ベイジアンネットワークを使用するためには，適用する問題に適した (i)変数の選択, (ii)適当なグラフ構造の設計, (iii)条件付き確率の決定, の作業が必要であり，問題領域における十分なデータの収集と解析が重要である． また問題が複雑になりデータ量が増大するにつれ，以上の作業を全て人手で行なう ことはそれほど容易ではなくなる．そこで様々な問題に応じたベイジアンネット ワークを自動的に構成することを目指して，(ii)と(iii)を統計データから学習に より行う方法が研究されている． ここでは，条件付き確率の学習, グラフ構造の学習の順に説明する．