딥러닝 기반의 모델들이 주목을 받기 전에는 Support Vector Machine, Decision Tree (Random Forest), Bayesian Networks 등과 같은 모델 또는 여러 모델들을 묶어서 활용하는 ensemble 방법론들이 기계학습 분야의 주전 멤버 역할을 했었다. 이러한 방법들 중에서, Graphical model 중의 하나인 Bayesian Networks은 classifier의 역할을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터에 포함된 변수들 사이의 causal relationship을 파악할 수 있게 하고, 특정 변수들의 값이 확정(evidence)되었을 때 이것을 바탕으로 나머지 변수의 값을 inference(추론)할 수 있게 한다는 특징을 가지고 있다.
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