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Reti Bayesiane: un approccio multi-esperto allo structural learning

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Capitolo 1 - Le reti Bayesiane 7 1 LE RETI BAYESIANE 1.1 INTRODUZIONE L’esperto di genetica Sewall Wright, nel 1921, fu il primo a concepire una rappresentazione grafica di modelli probabilistici per l’esemplificazione di un problema. Alla fine degli anni ’70, l’interesse per la Scienza della Cognizione e l’Intelligenza Artificiale ha favorito lo sviluppo di modelli per rappresentare relazioni di tipo probabilistico fra un insieme di variabili in condizioni di incertezza: le Reti Bayesiane (BN - Bayesian Networks o Belief Networks, Belief Bayesian Networks BBN). La disponibilità di una rigorosa base probabilistica e della teoria dei grafi, l’immediatezza dell’espressione grafica e la possibilità di realizzare un processo di inferenza di tipo direzionale 1 ha condotto, infatti, ad una rapida affermazione delle reti Bayesiane per la codifica della conoscenza, in condizioni di incertezza, nei sistemi esperti, integrando o sostituendo i sistemi rule - based (così definiti perché costruiti su un insieme di regole). Le Belief Network sono una diretta rappresentazione di un dominio 2 e non del processo di ragionamento: i legami rappresentati nel modello grafico esprimono le reali connessioni fra le variabili e non il flusso del processo di ragionamento (come avviene invece nei sistemi rule-based). In ogni caso le BN consentono la comprensione di un problema complesso, anche a persone non esperte, proprio grazie all’esplicazione dei legami fra le variabili. [BUN96] [JEN96] [PEA200] 1 L’evidenza, in un processo di inferenza, è definita di tipo top – down (semantica, ovvero la causa A implica l’effetto B ) e bottom – up (di percezione, ovvero quale è la causa che ha provocato l’effetto B?). 2 Un dominio indica un insieme di variabili (aleatorie) con cui modellare un problema in condizioni di incertezza.
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Informazioni tesi

  Autore: Sabatino Liguori
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Salerno
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Massimo De Santo
Coautore: Basso Paolo
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 242

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Parole chiave

inferenza
semantica probabilistica
intelligenza artificiale
reti bayesiane
structural learning

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