Redes Bayesianas (também conhecidas como redes de crenças, redes Bayes, modelos Bayes(ian) ou modelos gráficos direcionados probabilísticos) são um tipo de modelo gráfico probabilístico (um tipo de modelo estatístico) que usa inferência Bayesiana para raciocínio probabilístico. Eles fornecem uma representação gráfica de um conjunto de variáveis aleatórias e suas dependências condicionais por meio de um gráfico acíclico direcionado (DAG). As redes bayesianas são usadas para prever um resultado ou estimar a probabilidade de um evento específico, com base em evidências e crenças anteriores.
As redes bayesianas são baseadas na teoria da probabilidade bayesiana, que utiliza o conceito de probabilidade para quantificar a força das evidências e representar as relações entre diferentes eventos. As redes bayesianas são utilizadas em muitas áreas, como diagnóstico médico, inteligência artificial, aprendizado de máquina, mineração de dados, processamento de linguagem natural e processamento de imagens.
A característica mais significativa das redes Bayesianas é a capacidade de integrar a incerteza na rede. Isso pode ser feito atribuindo probabilidades às arestas do DAG para representar a probabilidade de cada variável estar associada a um determinado resultado com base nas evidências existentes. Estas probabilidades podem então ser atualizadas à medida que novas evidências são obtidas para melhorar a precisão das previsões.
As redes Bayesianas também podem ser usadas para gerar uma árvore de decisão ou um modelo preditivo que pode ser usado para fazer previsões. Este processo envolve a seleção de variáveis da rede Bayesiana com maior probabilidade de prever a variável alvo e, em seguida, o treinamento de um modelo preditivo baseado nessas variáveis.
As redes bayesianas são comumente usadas em áreas como bioinformática e tomada de decisões médicas, onde são usadas para gerar modelos para prever a probabilidade de um paciente desenvolver uma determinada doença, dado seu histórico médico e outros fatores.
As redes bayesianas são amplamente utilizadas na ciência de dados, onde são usadas para gerar modelos baseados em dados para prever a probabilidade de certos resultados com base nos dados observados. Eles também são usados em robótica, onde são usados para prever o comportamento de robôs.
