ゆっくりと簡単に学ぶベイジアンネットワーク-1｜基礎編・ブリーフィング
業務でベイジアンネットワークを使うことになりました。5月末以降に「新しいソリューションに使っているベイジアンネットワークってどんなの？」と聞かれる未来が見えます・・・見えるんです！その時に説明に困らないように私自身の勉強を兼ねてnoteにまとめていきます。思わぬ角度から質問されて困らないように、ゆっくりと体系的に学んでいきたいと考えています。
「ブリーフィング」って響きは、格好いいので結構好きです！笑
1. 今後の内容について
私自身はRでベイジアンネットワークをスクラッチして、内容を説明できる必要があるのですが、社内で使ってもらう方には必ずしもその必要はありません。そこで、このnoteを読んでいただいた方に、
「なんとなく理論がわかったかも！？」
「ベイジアンネットワーク(≒開発しているソリューション)を試してみよう！」
となってもらえる内容を書くことが私の目標となります。
説明の順番としては、
1. グラフィカルモデリングの概要と種類
2. 有向グラフの概要
3. ベイジアンネットワークの定義と条件付き独立性について
4. ベイジアンネットワーク学習と探索アルゴリズム
5. ベイジアンネットワークの構造学習について
6. ベイジアンネットワークを用いた分析例
という流れで考えています。
無向グラフ(;次回以降に解説します)であるマルコフ確率場についてや計算量理論の話であるNP困難問題については、伝えたい文脈から逸れるので、この中ではまとめる予定はありません。
本来は6から始める方が流れは美しい(ベイジアンネットワークはこんなことができるよ→内容を説明するよ)のですが、社内＆お客様用にケイパ資料が別にあるので、これは後で良いかなと。
取り急ぎ、理論周辺の説明資料のベースがないことが悩みですので、上記の説明の順番で作成していきます。noteに文章でまとめることで、お仕事の中でベイジアンネットワークについて聞かれた時にスマートに答えれる(；憧れます)ようになるぞー！！！
※作成したnoteは下記のマガジンにまとめていきますね。
2. 参考書籍について
参考書籍として使用するのは下記の書籍となります。
大阪大学の鈴木譲先生と電気通信大学の植野真臣先生は、国内におけるベイジアンネットワーク研究の第一人者です。数式の内容について、厳密に中身を見ていきたい方は、下記のいずれかを購入することをおすすめします。ちなみに鈴木譲先生を学会の合宿でお見かけした時はアロハシャツ(?)を着ていらして、とてもチャーミングだと思いました。(ごめんなさい・・・笑)
また、ソニー/統数研の渡辺有祐さんの本もグラフィカルモデルの全体像を把握できるのでとてもおすすめです。
Thanks for the support !