# Hugin グラフィカル・ユーザー・インタフェース

## ベイジアンネットワークを使いやすくします

Hugin グラフィカル・ユーザー・インタフェースは，Hugin Decision Engineの機能を使用できるインタラクティブなツールです．これは他のアプリケーションで使用できるモデルを構築することを支援します．

Hugin グラフィカル・ユーザー・インタフェースは，また教材としてもお使い頂けます．学生たちにベイジアンネットワークのコンセプトを学習させるとき，彼らが使いやすいツールによってベイジアンネットワークをモデルしてテストできることは，とてもやる気を与えることでしょう．

## Hugin Development Environment (開発環境)

Huginグラフィカル・ユーザー・インタフェースは， Hugin Development Environmentのコンポーネントです． ほかのおもなコンポーネントは，Hugin Decision Engine と Hugin Application Programming Interfacesです．

## 基本コンセプト

Huginグラフィカル・ユーザー・インタフェースをお使い頂く前に， 最低限，チュートリアルの章で説明するベイジアンネットワークのコンセプトをご理解頂く必要があります． この章は，Huginグラフィカル・ユーザー・インタフェースを用いて， ベイジアンネットワークの構築ためのステップ・バイ・ステップの説明も含んでいます．

決定ノードと効用ノードによるベイジアンネットワークの拡張は， インフルエンス・ダイアグラム として知られており，意思決定シナリオを明確にモデルすることを可能にします．インフルエンス・ダイアグラムについての知識がないユーザーは，チュートリアルの章でこれについても学習できます．これもHuginグラフィカル・ユーザー・インタフェースを用いて インフルエンス・ダイアグラム の構築の方法をステップ・バイ・ステップで説明します．

また，オブジェクト指向ネットワークのコンセプトについても学習できます．これは，繰り返しパターンを持ったモデルの構築や，階層的な様式（トップダウン，またはボトムアップ，あるいはこれらの混合）でのモデルを構築に，とても強力なメカニズムを提供し，大規模なモデルを理解しやすくします．同様に，Huginユーザー・インタフェースを用いて，オブジェクト指向ネットワークの構築の方法をステップ・バイ・ステップで説明します．

## Huginについてのより詳しい学習

ノード表，表ジェネレータ，構造学習の実行方法，CPTの学習，経験によるネットワークのパラメータの適応，ケース・ジェネレータ，ネット言語などについて自習できます．

Huginユーザー・インタフェースの最も基本的な機能について習得すると，さらに高度な機能の使用を開始できます．

- ノード表 のチュートリアルは， ノード表 の機能を説明します．
- 表ジェネレータ のチュートリアルは，大規模な表に関する簡単な表現を指定して，たくさんの表に記入するたいへんな仕事をすべてビルトインの表ジェネレータ にさせる方法を示します．
- 構造学習 のチュートリアルは，データから自動的にベイジアンネットワークを構築できる方法を説明します．
- EM 学習 のチュートリアルは，データから自動的にベイジアンネットワークの確率（パラメータ）を学習できる方法を説明します．
- 適応 のチュートリアルは，たとえば，ネットワークが環境の中での条件変化に適応するように，ベイジアンネットワークの指定された確率を経験（つまり，エビデンス）から自動的に更新できる方法を説明します．
- ケース・ジェネレータのチュートリアルは，ベイジアンネットワークからシミュレートされたケースを生成する方法を説明します．

Hugin API の章では， C, C++, Java, または Visual Basic のプログラムの中にHuginのベイジアンネットワークとインフルエンス・ダイアグラムを組み込む機会について理解できます．

コンポーネントの説明を読むとHugin Development Environmentのコンポーネントの詳細を知ることができます．

## Huginの起源

神経筋疾患の診断に関して（ESPRITプログラムの下で）EUが推進した研究プロジェクトの中で，有名なベージアンネットワーク MUNIN （ムニン）が構築されました．アールボルク大学の研究グループは，診断問題のための正確で効率的な計算手法の開発を行いました．そのとき，いくつかの成果が，米国の研究者によって得られていましたが，とても困難な問題がまだ残されていました．それは，エキスパート・システムの構築でベイジアンネットワークを用いることを妨げていました．その問題は，rumour problem（風説問題）として知られていました：複数の異なるチャンネルを通して同じ話を聞いている場合：その話は同じ大元から発しているでしょう．あなたのチャンネルが独立であるかどうかを知ることなしに，それら発言を正しく組み合わせることはできません．

ベイジアンネットワークでは，ある原因がネットワーク中の異なる経路を通って同じイベントを作用することができるときに，この風説問題が起こります．

この問題が解決されて，ベイジアンネットワークによってモデルされるどのようなドメインにおいても使用できる一般的な手法が作られました．

この手法は，汎用的な開発および実行時システムにプログラムされました．それはベイジアンネットワークに基づいてエキスパートシステムを構築したいと考える誰にでも簡単に使用できます．そのシステムは， Hugin（フギン）と名づけられました．長い年月をかけて，そのシステムは，さまざまな方法で拡張されました（たとえば，インフルエンス・ダイアグラム，連続変数，構造学習，適応，オブジェクト指向仕様のベイジアンネットワークとインフルエンス・ダイアグラムなど）．

訳者註：　MUNINおよびHUGINという命名は，北欧神話に登場するワタリガラスの名前にちなんでいます．MUNINは記憶を司り，HUGINは知恵を司ります．したがって，北欧風の発音に従うHUGINの発音は，英語風の発音とは異なります．正しい発音はよくわかりませんが，口をゆるく開いて「フ」と「ハ」の間を発音する気持ちで「フギン」と言うと良いと思われます．

| Hugin Expert A/S

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