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Desenvolvimento de protótipo para prova de conceito com a framework Infer.NET Elaborado por Carlos Mareco Aluno nº 20101417 Orientador: Professor Joaquim.

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1 Desenvolvimento de protótipo para prova de conceito com a framework Infer.NET Elaborado por Carlos Mareco Aluno nº Orientador: Professor Joaquim Canhoto

2 São vários os autores que defendem a importância e o potencial de crescimento dos sistemas periciais e de apoio à decisão, nomeadamente nas áreas da saúde, quer no diagnóstico médico, quer nos sistemas de controlo e gestão. Amit X. Garg, et al., 2005 Kawamoto, Houlihan, Balas, & Lobach, 2005 Roshanov, et al., 2013 Tiwari, Tsapepas, Powell, & Martin, 2013 Introdução

3 O nome de Redes Bayesianas resulta da utilização das teorias relacionadas com a probabilidade condicionada e foi estabelecido por Thomas Bayes. Bayes, 1764 Redes Bayesianas (RB) são diagramas que organizam o conhecimento sobre determinada área através da construção de relações entre causas e efeitos. Sucar, 2006 Descrição da Área e Problemática Redes Bayesianas

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5 P(N=F)P(N=V) 0.5 Descrição da Área e Problemática Redes Bayesianas Nublado Relva molhada ChuvaRega NP(R=F)P(R=V) F0.5 V NP(C=F)P(C=V) F V 0.8 R CP(R=F)P(R=V) F V F F V V

6 Inspirados no princípio Darwiniano da evolução das espécies e na genética; São algoritmos probabilísticos baseados no princípio de sobrevivência dos mais aptos e na reprodução; Muito úteis nos casos em que o espaço de procura é muito grande; Robustos, genéricos e facilmente adaptáveis, estes algoritmos consistem numa técnica amplamente estudada e utilizada em diversas áreas. Lucas, 2002 Descrição da Área e Problemática Algoritmos Genéticos

7 Um algoritmo baseado nos conceitos dos algoritmos genéticos que usa a estimativa de uma distribuição de probabilidade de soluções promissoras (PMBGA), a fim de gerar soluções de novos candidatos é proposto no final da década de 90 e dá pelo nome de Bayesian Optimization Algorithm (BOA). Pelikan, Goldberg, & Cantú-Paz, 1999 Descrição da Área e Problemática Bayesian Optimization Algorithm

8 Problemas: domínios complexos; várias fontes de informação; várias fontes de incerteza. O apoio à decisão informatizado pode ajudar a melhorar a eficácia do decisor. RB aceites como metodologia de princípios para a modelagem de domínios complexos, com incerteza, e várias fontes de informação. Relevância do trabalho

9 Verificar a possibilidade de gerar uma RB, com diversas formas de inferência, utilizando a framework de investigação infer.NET, da Microsoft Research; Utilizando a mesma framework, verificar a possibilidade de gerar uma RB de forma automática apenas com base nos dados do problema; Verificar se é possível optimizar uma rede gerada automaticamente tendo por base um dos algoritmos de optimização estudados. Objectivo

10 P(N=F)P(N=V) 0.5 Programação Probabilística Redes Bayesianas Nublado Relva molhada ChuvaRega NP(R=F)P(R=V) F0.5 V NP(C=F)P(C=V) F V 0.8 R CP(R=F)P(R=V) F V F F V V

11 Programação Probabilística Redes Bayesianas Nublado Relva molhada ChuvaRega P(N=F)P(N=V) 0.5 P(R=F)P(R=V) 0.5 P(C=F)P(C=V) 0.5 ?

12 Programação Probabilística Redes Bayesianas Nublado Relva molhada ChuvaRega P(N=F)P(N=V) 0.5 P(R=F)P(R=V) 0.5 ? NP(C=F)P(C=V) F V 0.8

13 P(N=F)P(N=V) 0.5 Protótipo Redes Bayesianas Nublado Relva molhada ChuvaRega NP(R=F)P(R=V) F0.5 V NP(C=F)P(C=V) F V 0.8 R CP(R=F)P(R=V) F V F F V V

14 Protótipo Redes Bayesianas

15 As Redes Bayesianas e os algoritmos de melhoria representam uma vasta área de estudo com inúmeras vertentes. São poderosas ferramentas de modelação de conhecimento, capazes de lidar com a incerteza e executar previsões variadas. Conclusões

16 O estado da arte apresentado demonstra que o tema é actual e que o uso prático é comum no desenvolvimento aplicacional. A framework possibilita a construção de automatismos A framework tem versatilidade e capacidade de gerar automaticamente uma RB com diferentes configurações Conclusões

17 Desenvolvimento de um algoritmo de geração automática de redes, e respectiva metodologia de avaliação de desempenho. Futuro

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