비즈니스 솔루션을 위한 베이즈 네트워크

배경

베이즈 네트워크는 합리적인 원인과 추론을 찾아내는 데 중요한 확률 모델로, 현대 비즈니스 분석에서 큰 의미를 가집니다.

수학적 및 컴퓨터 알고리즘적 설명은 본 글의 목적이 아닙니다. 예를 들어, 비가 오는 날이나 앞마당에 물을 뿌리면 잔디가 젖게 되며 이는 자연스럽습니다. 비가 올 확률이 9%일 때, 비로 인해 잔디가 젖을 확률은 얼마나 될까요? 물을 뿌리거나 비가 오는 두 가지 요인이 모두 잔디를 젖게 만드는데, 각 원인의 영향을 계산함으로써 비즈니스 사용자는 이제 수학적으로 어떤 원인이 결과를 초래하는지 확신할 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 통계적 접근법이 바로 베이즈 네트워크입니다.

베이즈 네트워크와 머신러닝

머신러닝은 통계적이고 수학적인 논리를 내포하는 알고리즘의 연쇄입니다. 베이즈 네트워크는 최종 결과를 결정하거나 프로세스를 검증하는 데 유용합니다.

질병 분석을 통한 베이즈 네트워크 예시

아래 화면에서, 노란 상자는 원인과 결과를 나타내는 방향성 정보를 가진 노드를 나타냅니다.

각 노드의 속성에 대한 확률은 아래의 바 그래프에 표시됩니다.

증상이 나타날 확률이 5%일 때, 100% 확률로 증상이 발생한다고 가정하면, 부모 노드가 이 노드에 미치는 영향을 아래에서 확인할 수 있습니다.

질병 1의 확률은 49%이고, 질병 2는 이 특정 사례에서 33%의 영향을 미친다고 증가했습니다.

UI에서 다른 바를 클릭하여 적절한 데이터를 확인할 수도 있습니다. 아래는 이상 징후가 나타날 확률과 그 부모 노드의 변화에 대한 영향을 보여줍니다.

다음 단계

다음 기사에서는 이 네트워크 모델에 대한 더 많은 주제와 기능을 다룰 예정입니다. 다음 카테고리를 포함할 것입니다.

영향도 다이어그램을 이용한 의사결정 트리

감사합니다!