Rede bayesiana - inteligência artificial

Páginas: 6 (1332 palavras) Publicado: 19 de dezembro de 2012
“A principal vantagem de raciocínio probabilístico
sobre raciocínio lógico é fato de que agentes podem
tomar decisões racionais mesmo quando não existe
informação suficiente para se provar que uma ação
funcionará” Russel, Stuart J

Rede Bayesiana
Criada no inicio dos anos 80, “Redes Bayesianas” conhecida também como: rede de crença, rede de opnião, rede casual...
O que é?
Uma redeBayesiana é representada por diversas probabilidades que relaciona um conjunto de variáveis aleatórias, utilizando um grafo orientado ficando claro a influência causal. Resaltando à esse conceito de atualização das probabilidades, o teorema de Bayes, redes bayesianas são uma ferramenta extremamente útil na estimativa de probabilidades de novas provas.
Uma rede bayesiana é um tipo de rede causal. OCruzamento de rede Bayesiana e Teoria de utilidade é um diagrama de influência.
Definição e conceito
Redes Bayesianas são grafos aleatórios conduzidos do qual os nós representam variáveis e arcos que juntos codificam dependências condicionais entre variáveis. Nó pode representar qualquer tipo de variável, seja um parâmetro mensurável (ou medida), uma variável latente ou uma hipótese. Algoritmosexistentes que realizam inferências e aprendizagem baseada em redes bayesianas. Se tem um nó A que liga e outro nó B, A é chamado pai de B, e B é chamado um filho de A. O conjunto de nós pai de um nó Xi é indicado por pai (Xi). Um gráfico aleatório conduzido é uma rede Bayesiana sobre um conjunto de variáveis, se o conjunto de distribuição dos valores do nó pode ser escrita como o produto dasdistribuições locais de cada nó e seus pais:
P=(X_1,…,X_N )= ∏_(i=1)^n▒〖P(〗 X_I | Pais(X_i ) ).
Se o nó Xi não tem pai, sua distribuição de probabilidade local é tomado como incondicional, caso contrário, é condicional. O valor de um nó sendo notado é evidenciado como está notado, então o nó é um nó da evidência.
Uma rede Bayesiana consiste em duas partes:
- A qualitativa: Um gráfico aleatóriamentedirecionado
- Um nó para cada variável do problema
Um conjunto de links direcionados sem criar dois ciclos conduzidos


Uma quantitativa: uma série de probabilidades condicionais que determinam a distribuição de única probabilidade conjunta.
Representação da Independência
Uma rede Bayesiana representa um conjunto de independência.
A partir deles, podemos diferenciar:
Independência Básica- Aqueles que necessitam de cuidado para que verifquem na construção da rede.
Independência Total - Todas que são deduzidas aplicando as propriedades básicas das relações de independência. Você pode consultar chamando critério de separação.


Independências Básicas

EXEMPLOS:

Aprendizagem computacional
Aprender é uma habilidade disponível para a maior parte dos sistemas naturais paraque possam se adequar ao ambiente em que vivem. Por isso uma atividade importante seria simular artificialmente, já que muitos problemas de engenharia necessitam para o seu correto funcionamento alguma adaptação ao ambiente em que operam. Situado em um único e preciso termo "aprendizagem" é difícil, porque ele pode ser abordado a partir de diferentes pontos de vista. A seguir, algumas definiçõespossíveis que demonstram esse fato:
"Um processo pelo qual os parâmetros livres do sistema são adaptados por meio de um processo contínuo de estimulação a partir do ambiente no qual o sistema está imerso"
"Instrução é deduzir o relacionamento entre X e Y do conjunto de treinamento"
No contexto dos sistemas artificiais, aprendizagem, também chamados de aprendizagem computacional, podem serentendidas como: Um processo em que uma função de aplicação formanda ocorre através da formação de informação extraída a partir de qualquer ambiente.
Por conseguinte, é um fenómeno que ocorre ao longo de um período de tempo que pode corresponder a uma determinada fase da vida do sistema artificial, ou, inversamente, pode estender-se ao longo de toda a vida útil do sistema.
Durante este tempo, o...
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