Мы продолжаем нашу серию статей, связанных с байесовскими методами, один из которых — Байесовские Сети Доверия (БСД). Теоретическую основу БСД вы можете найти в этой статье.

В этой статье мы сначала вкратце вспомним теорию. Дальше будет, что называется, только хардкор: на примере данных “Титаника” мы будем строить БСД.

Привет, Хабр. В предыдущей статье рассматривали методы и алгоритмы Обнаружения и Диагностики Неисправностей (ОДН) IoT устройств. Как логическое продолжение рассмотрим Байесовскую Сеть Доверия (БСД) для IoT устройств целю ОДН.

Байесовская сеть доверия (англ. Bayesian Belief Network, BBN) — это вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей. БСД используются для моделирования предметных областей, которые характеризуются неопределенностью. Эта неопределенность может быть обусловлена недостаточным пониманием предметной области, неполным знанием ее состояния в момент принятия решения, случайным характером механизмов, определяющих поведение этой области, или комбинацией этих факторов. Например, БСД может быть использована для вычисления вероятности того, в чем причина не исправности устройства основываясь на данных по полученных из датчиков и поведением устройства в целом. Таким образом строиться зависимости между сигналами и неисправности устройства.

Вследствие увеличения сложности систем и необходимости уменьшения затрат на их поддержание традиционные методы ОДН (обнаружение и диагностика неисправностей) не справляются со своей задачей. С другой стороны, эксперты в этой области не сильно доверяют методам, основанным на машинном обучении и глубоком обучении, или, говоря по-другому — методам BlackBox. В свою очередь, при GreyBox методах возможно вводить знание эксперта в систему и более или менее объяснять, как были получены результаты. В связи с этим в статье мы рассмотрим методы ОДН и примеры их применения в IoT системах.