Pemrograman Bayesian adalah pendekatan pemrograman yang berupaya meningkatkan keakuratan model prediksi dengan memungkinkan penyertaan data dan keyakinan sebelumnya. Ini dikembangkan pada awal 1980an sebagai alternatif terhadap teknik pemrograman deterministik tradisional. Teknik ini mengambil namanya dari Teorema Bayes, sebuah teorema yang sering digunakan dalam probabilitas dan statistik.
Pemrograman Bayesian menggabungkan kemampuan kecerdasan buatan (AI), pemrograman probabilistik, dan pembelajaran mesin untuk menciptakan sistem cerdas. Tujuan utama program Bayesian adalah untuk mengeksploitasi hubungan antara variabel yang diamati dan variabel yang tidak diketahui. Pemrograman Bayesian adalah proses memperkirakan distribusi probabilitas dari variabel yang tidak diketahui dengan memberikan informasi yang diketahui.
Pemrograman Bayesian dapat digunakan untuk memecahkan masalah mulai dari pengambilan informasi dan pengenalan pola hingga visi komputer dan pemrosesan bahasa alami. Algoritma Bayesian telah berhasil diterapkan pada banyak masalah bisnis, seperti penilaian kredit, optimalisasi harga, dan peramalan.
Inti dari sebagian besar teknik pemrograman Bayesian adalah jaringan Bayesian. Jaringan terdiri dari sekumpulan node yang mewakili variabel acak dan panah terarah yang menghubungkannya, mewakili hubungan antar variabel. Setiap node dapat diberi distribusi probabilitas, dan bersama-sama node dan panah membentuk grafik yang dapat digunakan untuk menganalisis probabilitas suatu peristiwa tertentu.
Pemrograman Bayesian dapat digunakan untuk memecahkan banyak masalah dunia nyata, mulai dari eksplorasi minyak dan gas hingga layanan kesehatan. Hal ini berpotensi merevolusi proses pengambilan keputusan di banyak industri.
Karena bidang pemrograman Bayesian terus berkembang, model yang lebih canggih terus dikembangkan untuk lebih meningkatkan akurasi. Popularitas jenis pemrograman ini menunjukkan bahwa ini akan tetap menjadi alat penting untuk memecahkan masalah di masa depan.
