論文の概要: A Guide to Bayesian Networks Software Packages for Structure and Parameter Learning -- 2025 Edition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17025v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 10:36:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:57:10.485440
• Title: A Guide to Bayesian Networks Software Packages for Structure and Parameter Learning -- 2025 Edition
• Title（参考訳）: ベイジアンネットワークのための構造とパラメータ学習のためのソフトウェアパッケージ-2025年版
• Authors: Joverlyn Gaudillo, Nicole Astrologo, Fabio Stella, Enzo Acerbi, Francesco Canonaco,
• Abstract要約: 本稿では,BNの構造とパラメータ学習に関する最も関連性の高いツールとソフトウェアについて概説する。 すべてのソフトウェアパッケージとその主な特徴を要約した、広範囲にわたる使い易い概要表を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.94371657253557
• License:
• Abstract: A representation of the cause-effect mechanism is needed to enable artificial intelligence to represent how the world works. Bayesian Networks (BNs) have proven to be an effective and versatile tool for this task. BNs require constructing a structure of dependencies among variables and learning the parameters that govern these relationships. These tasks, referred to as structural learning and parameter learning, are actively investigated by the research community, with several algorithms proposed and no single method having established itself as standard. A wide range of software, tools, and packages have been developed for BNs analysis and made available to academic researchers and industry practitioners. As a consequence of having no one-size-fits-all solution, moving the first practical steps and getting oriented into this field is proving to be challenging to outsiders and beginners. In this paper, we review the most relevant tools and software for BNs structural and parameter learning to date, providing our subjective recommendations directed to an audience of beginners. In addition, we provide an extensive easy-to-consult overview table summarizing all software packages and their main features. By improving the reader understanding of which available software might best suit their needs, we improve accessibility to the field and make it easier for beginners to take their first step into it.
• Abstract（参考訳）: 人工知能が世界がどのように機能するかを表現するために、原因影響メカニズムの表現が必要である。 Bayesian Networks (BNs) は、このタスクに効果的で汎用的なツールであることが証明されている。 BNは変数間の依存関係の構造を構築し、これらの関係を管理するパラメータを学習する必要がある。 これらのタスクは構造学習やパラメータ学習と呼ばれ、研究コミュニティによって活発に研究され、いくつかのアルゴリズムが提案され、標準として確立された単一の手法は存在しなかった。 BN分析のための幅広いソフトウェア、ツール、パッケージが開発され、学術研究者や業界関係者が利用できるようになっている。 オールスケールのソリューションが存在しない結果として、最初の実践的なステップをこの領域に移行し、外部の人たちや初心者にとって困難であることが証明されています。 本稿では,BNの構造的およびパラメータ学習における最も関連性の高いツールとソフトウェアについて概説し,初心者の聴衆に主観的な推薦を与える。 さらに,全ソフトウェアパッケージとその主な特徴を要約した概要表を提供する。 利用可能なソフトウェアがどのようなニーズに最も適しているかを読者に理解させることで、フィールドへのアクセシビリティを改善し、初心者がその第一歩を踏み出すのを容易にする。

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