# Sieci bayesowskie

EN: **Bayesian networks** · id `bayesnets`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Fundamenty i rozumowanie](https://aiatlasgraph.com/t/foundations.md) › [Modele probabilistyczne](https://aiatlasgraph.com/t/probabilistic.md) › Sieci bayesowskie

## Description

- PL: Graf skierowany, w którym węzły to zmienne losowe, a krawędzie to zależności; pozwala liczyć prawdopodobieństwa przy częściowej wiedzy.
- EN: A directed graph whose nodes are random variables and edges are dependencies; lets you compute probabilities from partial knowledge.

## In one sentence

- PL: To mapy zależności pokazujące, jak szanse jednych zdarzeń wiążą się z innymi.
- EN: These dependency maps show how the chances of some events relate to others.

## Problem it solves

- PL: Trudno połączyć częściowe informacje o wielu zdarzeniach bez gubienia zależności między nimi.
- EN: It is hard to combine partial information about many events without losing their dependencies.

## What it does

- PL: Zapisuje połączenia oraz szanse zależne od innych zdarzeń i przelicza przewidywania po otrzymaniu nowych obserwacji.
- EN: It records links and probabilities conditioned on other events, then recalculates predictions when new observations arrive.

## Everyday example

- PL: Prognozujesz opóźnienie paczki, a wiadomość o przestoju magazynu zmienia przewidywanie przy uwzględnieniu zapisanych zależności z transportem.
- EN: You predict a parcel delay, then news of a warehouse stoppage updates the forecast using its recorded dependencies with transport.

## This concerns you if you…

- PL: masz częściowe dane o powiązanych zdarzeniach
- PL: chcesz widzieć zależności stojące za przewidywaniem
- EN: have partial information about connected events
- EN: want to see dependencies behind a prediction

## Keywords

directed acyclic graphs · conditional independence · variable elimination · belief propagation · decision networks

## How it works

- PL: Acykliczny graf skierowany określa rozkład jako iloczyn rozkładów warunkowych węzłów względem ich rodziców. Wprowadzona obserwacja aktualizuje wnioskowanie o pozostałych zmiennych przez marginalizację i warunkowanie.
- EN: A directed acyclic graph expresses a distribution as a product of node distributions conditioned on parents. Observed evidence updates inference about other variables through marginalisation and conditioning.

## Limits

- PL: Krawędź opisuje zależność modelową, bez automatycznej interpretacji przyczynowej. Złożona struktura zwiększa koszt wnioskowania, a błędne założenia niezależności zniekształcają wynik.
- EN: Edges describe model dependencies without automatic causal meaning. Complex structures increase inference costs, while incorrect independence assumptions distort results.

## Key terms

- PL: **DAG**: Graf skierowany bez cykli, porządkujący zależności między zmiennymi.
- PL: **rozkład warunkowy**: Rozkład jednej zmiennej przy ustalonych wartościach innych.
- EN: **DAG**: A directed acyclic graph organising variable dependencies.
- EN: **conditional distribution**: A variable's distribution given specified values of other variables.

## Know first

- [Rozkłady prawdopodobieństwa (Probability distributions)](https://aiatlasgraph.com/t/distributions.md)
- [Twierdzenie Bayesa i wnioskowanie bayesowskie (Bayes' theorem and Bayesian inference)](https://aiatlasgraph.com/t/bayesinference.md)

## Examples

- PL: Niezależność warunkowa · eliminacja zmiennych · sieci decyzyjne
- EN: Conditional independence · variable elimination · decision networks

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Wnioskowanie przyczynowe (Causal inference)](https://aiatlasgraph.com/t/causalinference.md)

## Sources

- [Berkeley CS188 · Introduction to Artificial Intelligence (Fall 2025)](<https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa25/>) `cs188fa25` · by Emma Pierson, Peyrin Kao (prowadzący)
- [Russell & Norvig · Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th ed. — table of contents](<https://aima.cs.berkeley.edu/>) `aima4` · by Stuart Russell, Peter Norvig
- [Brady Neal · Introduction to Causal Inference (course)](<https://www.bradyneal.com/causal-inference-course>) `neal-causal` · by Brady Neal

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/bayesnets · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30