МЕТОД АГРЕГАЦІЇ ЗМІННИХ ШЛЯХОМ ФОРМУВАННЯ КЛЮЧОВИХ ВУЗЛІВ ПРИ ПРОЕКТУВАННІ БАЙЄСІВСЬКИХ МЕРЕЖ

Анотація

У сучасних умовах стрімкого зростання складності інформаційних систем, інтенсивного розвитку цифрових технологій та постійного збільшення обсягів даних особливого значення набувають методи побудови ефективних моделей для аналізу невизначеності, прогнозування та підтримки процесів прийняття управлінських рішень. У таких умовах важливою є можливість формалізувати складні взаємозв’язки між параметрами системи, враховуючи як кількісні, так і якісні характеристики. Байєсівські мережі є одним із найбільш поширених і гнучких інструментів у цій сфері, оскільки вони поєднують апарат теорії ймовірностей із наочною графовою структурою причинно-наслідкових зв’язків між змінними, що дозволяє здійснювати як аналіз, так і пояснення отриманих результатів.

Водночас зі збільшенням кількості змінних, параметрів та взаємозалежностей між ними виникає проблема надмірної складності Байєсівської мережі. Це ускладнює процес її побудови, навчання параметрів, інтерпретації результатів, а також призводить до зростання обчислювальних витрат і зниження практичної придатності моделі для реальних прикладних задач. У таких умовах актуальним стає пошук підходів, спрямованих на зменшення розмірності моделі без суттєвої втрати інформаційної цінності.

Одним із перспективних напрямів вирішення зазначеної проблеми є агрегація змінних шляхом формування ключових вузлів, які репрезентують найбільш суттєві та інформативні характеристики досліджуваної системи. Такий підхід дозволяє об’єднувати взаємопов’язані змінні в узагальнені компоненти, зберігаючи при цьому основні ймовірнісні залежності та логіку причинно-наслідкових зв’язків. У результаті досягається зниження структурної складності Байєсівської мережі, підвищується її інтерпретованість та ефективність обчислень.

У даній статті розглядаються теоретичні засади методу агрегації змінних, основні принципи формування ключових вузлів, а також особливості застосування запропонованого підходу при проєктуванні та використанні Байєсівських мереж у практичних задачах аналізу складних систем і підтримки прийняття рішень.