Bayesian Networks

Jaringan Bayesian paling umum digunakan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Mereka adalah model grafis probabilistik yang mewakili satu set variabel acak dan dependensi bersyaratnya melalui grafik asiklik terarah. Jaringan Bayesian digunakan untuk memodelkan sistem yang kompleks dan membuat prediksi berdasarkan data yang diamati. Mereka juga digunakan dalam proses pengambilan keputusan, seperti diagnosis medis dan penilaian risiko. Sementara jaringan Bayesian dapat digunakan dalam ilmu data dan pembelajaran yang mendalam, mereka tidak biasa digunakan dalam bidang -bidang ini seperti halnya dalam AI dan pembelajaran mesin.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Bayesian Networks berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Bayesian Networks Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Bayesian Networks

Bayesian Networks atau Jaringan Bayesian adalah model probabilistik yang digunakan untuk merepresentasikan hubungan antara variabel acak dan kemungkinan pengaruhnya terhadap satu sama lain. Model ini didasarkan pada teori probabilitas Bayes dan digunakan dalam berbagai bidang seperti kecerdasan buatan, ilmu data, dan pengambilan keputusan.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Koller dan Friedman (2009) dalam bukunya “Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques”, Bayesian Networks didefinisikan sebagai “sebuah model grafis yang merepresentasikan hubungan antara variabel acak melalui sebuah grafik berarah, di mana simpul-simpul merepresentasikan variabel dan tepi merepresentasikan pengaruh antara variabel tersebut”.

Sedangkan menurut Jensen (2001) dalam paper “Bayesian Networks and Decision Graphs”, Bayesian Networks didefinisikan sebagai “sebuah model probabilistik yang merepresentasikan hubungan antara variabel acak melalui sebuah grafik berarah, di mana simpul-simpul merepresentasikan variabel dan tepi merepresentasikan pengaruh antara variabel tersebut, serta model ini dapat digunakan untuk melakukan inferensi dan prediksi”.

Fungsi Bayesian Networks

Bayesian Networks adalah model probabilistik yang digunakan untuk merepresentasikan hubungan antara variabel acak dan menghitung probabilitas kondisional. Fungsi utama Bayesian Networks adalah untuk membantu dalam pengambilan keputusan dengan memperhitungkan semua faktor yang mempengaruhi keputusan tersebut.

Bayesian Networks dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti diagnostik medis, keamanan siber, keuangan, dan lain-lain. Dalam diagnostik medis, Bayesian Networks dapat membantu dokter dalam membuat diagnosis dengan mempertimbangkan gejala-gejala yang muncul dan riwayat medis pasien. Dalam keamanan siber, Bayesian Networks dapat digunakan untuk mendeteksi serangan siber dengan mempertimbangkan berbagai faktor seperti pola lalu lintas jaringan dan aktivitas pengguna.

Contoh Bayesian Networks

Contoh sederhana dari Bayesian Networks adalah model untuk memprediksi apakah seseorang akan membayar tagihan kredit atau tidak. Model ini terdiri dari dua variabel: “pendapatan” dan “riwayat kredit”. Variabel “pendapatan” memiliki dua nilai: “rendah” dan “tinggi”, sedangkan variabel “riwayat kredit” memiliki dua nilai: “baik” dan “buruk”.

Dalam Bayesian Networks ini, variabel “pendapatan” mempengaruhi variabel “riwayat kredit”, dan kedua variabel ini mempengaruhi variabel “membayar tagihan”. Dengan menggunakan model ini, kita dapat menghitung probabilitas bahwa seseorang akan membayar tagihan kredit berdasarkan pendapatan dan riwayat kredit mereka.

Rumus atau Formula terkait Bayesian Networks

Bayesian Networks adalah model probabilistik yang digunakan untuk merepresentasikan hubungan antara variabel acak dan menghitung probabilitas kondisional. Rumus atau formula yang digunakan dalam Bayesian Networks adalah:

Chain Rule

Chain Rule digunakan untuk menghitung probabilitas gabungan dari beberapa variabel acak. Rumusnya adalah:

P(X1,X2,X3,…,Xn) = P(X1) * P(X2|X1) * P(X3|X1,X2) * … * P(Xn|X1,X2,…,Xn-1)

Bayes’ Rule

Bayes’ Rule digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Rumusnya adalah:

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

Markov Blanket

Markov Blanket adalah himpunan variabel acak yang secara langsung mempengaruhi variabel acak tertentu. Rumusnya adalah:

MB(X) = Parents(X) + Children(X) + Spouses(X)

Dalam Bayesian Networks, simbol-simbol yang sering digunakan antara lain:

  • X: variabel acak
  • P(X): probabilitas variabel acak X
  • P(X|Y): probabilitas kondisional X diberikan Y
  • Parents(X): himpunan variabel acak yang menjadi induk langsung dari X
  • Children(X): himpunan variabel acak yang menjadi anak langsung dari X
  • Spouses(X): himpunan variabel acak yang memiliki hubungan langsung dengan X

Jenis Macam Arti Jaringan Bayesian dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Bayesian Networks
Bahasa Indonesia Jaringan Bayesian
Bahasa Jawa Jaringan Bayesian
Bahasa Sunda Jaringan Bayesian
Bahasa Malaysia Rangkaian Bayesian

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Bayesian Networks serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Bayesian Networks:

  1. Learning Bayesian Networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data by David Heckerman (https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/learning-bayesian-networks-the-combination-of-knowledge-and-statistical-data/)
  2. Bayesian Networks in R: with Applications in Systems Biology by Radhakrishnan Nagarajan (https://www.springer.com/gp/book/9781461469112)
  3. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques by Daphne Koller and Nir Friedman (https://www.amazon.com/Probabilistic-Graphical-Models-Principles-Computation/dp/0262013193)
  4. Bayesian Networks and Decision Graphs by Finn V. Jensen (https://www.springer.com/gp/book/9780387682819)
  5. Bayesian Networks: An Introduction by Olivier Pourret, Patrick Naïm, and Romuald Boné (https://www.wiley.com/en-us/Bayesian+Networks%3A+An+Introduction-p-9781119967999)

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Bayesian Networks.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Bayesian Networks merupakan salah satu teknik yang sangat penting. Bayesian Networks adalah model probabilistik yang digunakan untuk merepresentasikan hubungan antara berbagai variabel dalam sebuah sistem. Dalam Bayesian Networks, setiap variabel diwakili oleh simpul dan hubungan antara simpul diwakili oleh garis. Teknik ini sangat berguna dalam memprediksi hasil dari suatu kejadian berdasarkan informasi yang sudah ada. Bayesian Networks juga dapat digunakan untuk mengambil keputusan dengan mempertimbangkan semua kemungkinan yang ada. Oleh karena itu, Bayesian Networks sangat penting dalam pengembangan AI karena dapat membantu sistem untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan efektif.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Bayesian Networks.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Bayesian Networks ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf B. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.

Tinggalkan Komentar