Lập trình Bayesian là một phương pháp lập trình nhằm tăng độ chính xác của các mô hình dự đoán bằng cách cho phép đưa vào dữ liệu và niềm tin trước đó. Nó được phát triển vào đầu những năm 1980 như là một giải pháp thay thế cho các kỹ thuật lập trình xác định, truyền thống. Kỹ thuật này lấy tên từ Định lý Bayes, một định lý thường được sử dụng trong xác suất và thống kê.
Lập trình Bayesian kết hợp các khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI), lập trình xác suất và học máy để tạo ra các hệ thống thông minh. Mục tiêu chính của các chương trình Bayesian là khai thác mối quan hệ giữa các biến được quan sát và biến chưa biết. Lập trình Bayes là quá trình ước tính phân bố xác suất của một biến chưa biết với thông tin đã biết.
Lập trình Bayesian có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề từ truy xuất thông tin và nhận dạng mẫu đến thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thuật toán Bayesian đã được áp dụng thành công cho nhiều vấn đề kinh doanh, chẳng hạn như chấm điểm tín dụng, tối ưu hóa giá cả và dự báo.
Cốt lõi của hầu hết các kỹ thuật lập trình Bayesian là mạng Bayesian. Mạng bao gồm một tập hợp các nút đại diện cho các biến ngẫu nhiên và các mũi tên có hướng kết nối chúng, thể hiện mối quan hệ giữa các biến. Mỗi nút có thể được chỉ định một phân bố xác suất và các nút và mũi tên cùng nhau tạo thành một biểu đồ có thể được sử dụng để phân tích xác suất của một sự kiện nhất định.
Lập trình Bayesian có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề trong thế giới thực, từ thăm dò dầu khí đến chăm sóc sức khỏe. Nó có tiềm năng cách mạng hóa quá trình ra quyết định trong nhiều ngành công nghiệp.
Khi lĩnh vực lập trình Bayes không ngừng phát triển, các mô hình phức tạp hơn đang được phát triển để cải thiện độ chính xác hơn nữa. Sự phổ biến của kiểu lập trình này cho thấy nó sẽ vẫn là một công cụ quan trọng để giải quyết vấn đề hiệu quả trong tương lai.
