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Redes Bayesianas Alexandre Silva Pinheiro

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Apresentação em tema: "Redes Bayesianas Alexandre Silva Pinheiro"— Transcrição da apresentação:

1 Redes Bayesianas Alexandre Silva Pinheiro

2 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Objetivos Introdução Redes causais e bayesianas Limitações Aplicação

3 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Introdução Por que Bayes? regra matemática que explica como podemos mudar nossas crenças anteriores sob a luz de uma nova evidência Incerteza se condição com certeza x então fato com certeza f(x)

4 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Redes Causais e Bayesianas Dependência/independência condicional varia de acordo com a evidência: Exemplos F T AR G HW

5 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Redes Causais e Bayesianas Tipos de conexão ABC B A DCH... BCD A H

6 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Redes Causais e Bayesianas D-Separação a conexão é em série ou divergente e o estado de V é conhecido a conexão é convergente e nem V ou nenhum de seus descendentes recebeu uma evidência Se A e B são d-separados então a mudança na certeza de A não interfere na certeza de B

7 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Redes Causais e Bayesianas Probabilidades condicionais Bayes Probabilidades subjetivas suposições

8 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Um conjunto de variáveis e um conjunto de arcos orientados entre as variáveis Cada variável tem um conjunto finito de estados mutuamente exclusivos As variáveis juntas aos arcos diretos formam um grafo acíclico orientado (é acíclico se não tiver nenhum caminho A1... An sendo que A1=An) Para cada variável A com pais B1,...,Bn existe uma tabela de probabilidade condicional P(A|B1,...,Bn)

9 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Redes Causais e Bayesianas

10 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Modelos Relações causais não são tão óbvias Divórcio

11 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Propagação Atualizar as probabilidades sem ter que varrer toda a árvore Árvores de junção Simulação estocástica m configurações das probabilidades são contadas para cada variável ao determinar uma das configurações, as contagens são atualizadas e a configuração descartada

12 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Limitações Eventos não esperados Explorar uma rede previamente desconhecida Extensão e confiabilidade das crenças primárias

13 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Aplicação Site Profiler Gerência de riscos terroristas – Terror: ameaça assimétrica Insumos para a RB – convicções objetivas e subjetivas do usuário – banco de dados histórico – resultados de modelos analíticos – simulações

14 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Entrada de dados

15 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Classificando riscos

16 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Risk Influence Network

17 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Fontes de Evidências

18 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Visão de uma RIN

19 Inteligência ArtificialRedes Bayesianas Referências Hudson L., Ware B., Blackmond K., Mahoney S. (2001) An Application of Bayesian Networks to Antiterrorism Risk,Management for Military Planners. Jensen, V. F. (1996) "Introduction to Bayesian Networks", University College London Press, Londres, Inglaterra. Niedermayer D. (1998) "An Introduction to Bayesian Networks and their Contemporary Applications",

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