Bayesove mreže grafički su modeli koji varijable prikazuju kao čvorove, a njihove probabilističke ovisnosti kao usmjerene strelice. Primjenom Bayesova teorema pokazuju kako nova opažanja mijenjaju vjerojatnost drugih događaja. Jedan je primjer dijagnostička podrška: procjena najvjerojatnijeg uzroka na temelju uočenih simptoma. Njihove su prednosti transparentnost i sposobnost rada s nesigurnim ili nepotpunim podacima.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoKauzalno zaključivanje obuhvaća metode za izvođenje uzročno-posljedičnih veza iz podataka, umjesto da se samo utvrđuju korelacije. Odgovara na pitanja poput „Što bi se dogodilo da nismo poduzeli ovu mjeru?”. Alati uključuju randomizirane pokuse poput A/B testova, uzročne grafove i statističke tehnike za opservacijske podatke. Primjer: provjera je li kampanja popusta doista povećala prodaju ili bi ona porasla i bez nje zbog sezonskih razloga.
Naivni Bayes obitelj je jednostavnih metoda klasifikacije temeljenih na Bayesovu teoremu. Nazivaju se „naivnima“ jer pretpostavljaju da su sve značajke međusobno neovisne, što je u praksi rijetko točno, ali često ipak daje dobre rezultate. Metode su brze, trebaju malo podataka za učenje i posebno su prikladne za tekst. Klasičan je primjer filtar za neželjenu poštu koji razvrstava e-poruke na temelju tipičnih riječi.
Skriveni Markovljev model (HMM) statistički je model za nizove u kojem su stvarna stanja skrivena i mogu se zaključiti samo iz vidljivih signala. Opisuje vjerojatnost da jedno stanje slijedi drugo i da svako stanje proizvodi određeno opažanje. HMM-ovi su dugo bili standard u prepoznavanju govora i označavanju vrsta riječi; danas se još koriste, primjerice, u bioinformatici i analizi vremenskih nizova.
Ekspertni sustav je računalni program koji znanje ljudskih stručnjaka pohranjuje u obliku pravila i činjenica te iz njih izvodi zaključke. Tipično se sastoji od baze znanja i mehanizma zaključivanja koji primjenjuje pravila. Ekspertni sustavi oblikovali su UI 1970-ih i 1980-ih, primjerice u medicinskoj dijagnostici ili konfiguriranju tehničke opreme. Njihove ideje i danas žive u provjerama temeljenima na pravilima i grafovima znanja.
