概率图模型 (PGMs) 通过提供一种结构化的方式来表示和计算复杂系统中的不确定性，从而改进了推理。它们结合了图论和概率论，以建模变量之间的关系，从而更容易处理依赖关系、执行高效推理并在信息不完整的情况下进行推理。通过将变量可视化为节点，将关系可视化为图中的边，PGMs 将复杂的概率分布简化为可管理的组件。例如，贝叶斯网络（一种 PGM）可以通过将症状（如发烧）与疾病（如流感）连接起来，建模医疗诊断，从而允许医生在给定观察到的症状的情况下计算疾病的概率，而无需手动跟踪所有可能的组合。
PGMs 的一个关键优势是它们能够将联合概率分布分解为更小的条件分量。这种分解降低了计算复杂性，特别是在处理许多变量时。例如，在监控环境数据的传感器网络中，马尔可夫随机场（另一种 PGM）可以表示附近传感器之间的相关性。该模型不计算所有传感器状态的概率，而是将问题分解为局部交互（例如，相邻传感器之间），从而在新数据到达时实现高效更新。信仰传播或变量消除等算法利用这种结构在图中传播信息，避免冗余计算。开发人员可以使用像 PyMC 或 TensorFlow Probability 这样的库来实现这些算法，这些库处理底层基于图的计算。
PGMs 还通过支持模块化和可解释性来改进推理。添加新变量或证据时，开发人员只需更新图中相关的部分，而无需更新整个模型。例如，在建模为贝叶斯网络的垃圾邮件过滤器中，添加新特征（如电子邮件头分析）只需将其连接到现有节点（例如，垃圾邮件概率），而无需重新定义所有关系。这种模块化使得 PGM 能够适应不断变化的需求。此外，图的视觉特性有助于开发人员通过跟踪依赖关系来调试模型——例如，识别推荐系统如何根据用户的购买历史推断其偏好。通过平衡表达能力和计算效率，PGMs 为处理不确定性和复杂性固有的系统提供了实用的推理框架。