이 장에서는 단순한 그래프 이론, 확률, 베이지 이론 등 기본적인 것을 다루었다. 베이지안 네트워크 예제를 통해 네트워크와 노드를 만들어보고, 노드를 연결하고 확률을 부여하는 것이 직관적임을 알았다. 기존의 관측치를 모델에 추가로 적용하면 그래프의 특성 때문에 전체 결과가 변경된다.

이러한 것을 코딩하는 것은 어려우므로 적절한 계획이 필요하다. 어디서든 확률의 초기값을 도와줄 수 있는 전문가를 섭외하라. 그러면 최종 예측 결과를 더 정확하게 만들 수 있을 것이다.