ฺBayesian Believe Network

จากหัวข้อนี้ทำให้ผมตาค้างมาหลายวันครับ กับการนำเอาทฤษฎีของ Baye มาใช้ในสุดยอดงานวิจัย ที่เรียกว่าสุดยอดเพราะทำให้ผมนอนไม่หลับมาหลายวันครับ เพราะไม่รู้ว่าจะสร้าง model ออกมายังไงดี ไปหาดูตัวอย่างก็แล้ว ก็ไม่ค่อยเจอตัวอย่างในการสร้าง Believe network กับข้อมูลจริงๆ แต่มีวิธีการคำนวณและก็สูตรอันเยอะแยะมากมายที่อ่านทีไรชวน ตาลายทุกที

แต่คนท้อย่อมไม่ถอย คนถอยย่อมต้องเดินช้า 555+ พอดีผมไปเจอ slide ที่สอนวิธีการสร้าง model Believe network โดยใช้ software ของ weka ครับ ซึ่งก็ต้องขอขอบพระคุณเจ้าของ สไลด์อันเป็นอย่างสูงที่ช่วยให้ผมพบทางสว่างในครั้งนี้ด้วยครับ

(Alex Thomo – University of Victoria)
http://www.engr.uvic.ca/~seng474/

อาจจะมีบางคนสงสัยว่าผมกำลังพูดถึงอะไร และทฤษฎีของ Baye คืออะไร ผมก็ได้นำคำจำกัดความที่ผมไปค้นเจอมาจาก paper ของ “พิชญ์ฌาภรณ์ เมืองงาม” ในการทำวิจัยเรื่อง “การทำนายผลสำเร็จการศึกษาของนักศึกษาระดับอุดมศึกษาด้วยการเรียนรู้แบบเบย์และการทำเหมืองข้อมูล” ได้ให้รายละเอียดไว้ดังต่อไปนี้

การเรียนรู้แบบเบย์ เป็นวิธีการเรียนรู้ที่ใช้หลักการของความน่าจะเป็น ซึ่งมีพื้นฐานมาจากทฤษฎีของเบย์ (Bayes theorem)  เข้ามาช่วยในการเรียนรู้ จุดมุ่งหมายก็เพื่อต้องการสร้างโมเดลที่อยู่ในรูปของความน่าจะเป็น ซึ่งเป็นค่าที่บันทึกได้จากการสังเกต จากนั้นนำโมเดลมาหาว่าสมมติฐานใดถูกต้องที่สุดโดยใช้ความน่าจะเป็นเข้ามาช่วยความรู้ก่อนหน้า หมายถึง ความรู้ที่เรามีเกี่ยวกับสมมติฐานแต่ละตัวก่อนที่เราจะเก็บข้อมูล เมื่อใช้งานเราจะนำความน่าจะเป็นของข้อมูลที่เก็บได้มาปรับสมมติฐานซ้ำอีกครั้ง

เป็นต้น ^^