Байесовские сети в машинном обучении помогают рассуждать в условиях неопределённости, составлять прогнозы и понимать сложные системы, в которых взаимодействует множество переменных. 5

Некоторые области применения байесовских сетей в машинном обучении:

• Обнаружение спама. 1 Алгоритмы на основе теоремы Байеса используются для фильтрации спама в электронной почте. 1
• Анализ настроений. 1 Байесовский классификатор может классифицировать текст как положительный, отрицательный или нейтральный на основе таких характеристик, как выбор слов, структура предложения и контекст. 1
• Классификация документов. 1 Алгоритм может классифицировать документы по таким категориям, как спорт, политика, технологии или финансы, на основе частоты или присутствия определённых слов или функций в документе. 1
• Рекомендательные системы. 1 Байесовский классификатор анализирует предпочтения пользователей, исторические данные и характеристики товаров, чтобы прогнозировать интересы или предпочтения пользователей при рекомендации продуктов, фильмов или статей. 1
• Децентрализованное обучение. 4 Байесовские методы позволяют строить предсказательные модели на основе данных с нескольких мобильных устройств, при этом не теряя конфиденциальную информацию. 4

Байесовские сети основаны на теореме Байеса — фундаментальной концепции теории вероятностей, которая описывает, как обновить вероятность гипотезы на основе новых доказательств. 5