Geração automática de Redes Bayesianas - Desenvolvimento de protótipo para prova de conceito com a framework Infer.NET

Redes Bayesianas (RB) são diagramas que permitem organizar o conhecimento através da construção de relações causa-efeito e resultam da utilização das teorias relacionadas com a probabilidade condicionada. Neste trabalho o objectivo geral era avaliar a framework infer.NET quanto à sua capacidade de g...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Mareco, Carlos Miguel Maia (author)
Formato: bachelorThesis
Idioma:por
Publicado em: 2014
Assuntos:
Texto completo:http://hdl.handle.net/10884/851
País:Portugal
Oai:oai:repositorio-cientifico.uatlantica.pt:10884/851
Descrição
Resumo:Redes Bayesianas (RB) são diagramas que permitem organizar o conhecimento através da construção de relações causa-efeito e resultam da utilização das teorias relacionadas com a probabilidade condicionada. Neste trabalho o objectivo geral era avaliar a framework infer.NET quanto à sua capacidade de gerar automaticamente uma Rede Bayesiana apenas com base nas variáveis do problema e nas respectivas tabelas de probabilidade. Fundamentou-se o desenvolvimento deste conceito através da revisão bibliográfica que permitiu reflectir sobre as diferentes abordagens às Redes Bayesianas e aos algoritmos de melhoria, e ainda comprovar a actualidade e premência da utilização prática dos conceitos. A modelação automática de RB e consequente avaliação de desempenho não foram testadas, no entanto a bibliografia sugere diferentes abordagens e metodologias que suportam esta teoria. Os automatismos, e respectiva metodologia de avaliação de desempenho, com base em casos reais, utilizando, por exemplo, uma metodologia de aprendizagem supervisionada, apresentam-se como uma possibilidade para desenvolvimento futuro deste tema.