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Reti Bayesiane: un approccio multi-esperto allo structural learning

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Capitolo 1 - Le reti Bayesiane 10 1.3 BAYESIAN NETWORKS Le reti Bayesiane (Bayesian Network, Belief Networks o Bayesian Belief Networks – BN o BBN) sono un valido strumento per rappresentare un dominio in condizioni di incertezza 5 . In particolare, si parla di Causal Probabilistic Networks – CPN, quando le reti Bayesiane sono impiegate per evidenziare relazioni di tipo causale all’interno del dominio. Le Belief Network necessariamente non implicano un impiego dei metodi Bayesiani; piuttosto l’aggettivo “Bayesiano” è legato all’utilizzo della regola di Bayes per l'inferenza probabilistica 6 . Le probabilità codificate dalla rete Bayesiana possono infatti essere “Bayesiane” se derivate dalla conoscenza a priori (fornite da un esperto, ad esempio), “fisiche” quando l’apprendimento delle probabilità avviene esclusivamente da un database di esempi (interpretazione frequentista). 1.3.1 L'APPROCCIO BAYESIANO ALLA PROBABILITÀ Per comprendere le reti Bayesiane e le tecniche di apprendimento ad esse associate, è importante delineare l'approccio Bayesiano alla probabilità e alla statistica. La probabilità Bayesiana 7 di un evento 8 x è espressa dal livello di fiducia che una persona associa all'evento; quindi mentre la probabilità classica è una proprietà fisica del mondo, basata sull’interpretazione frequentista, quella Bayesiana è una proprietà della persona che assegna la probabilità all’evento. Per chiarire, consegnando una moneta a qualcuno e chiedendogli di assegnare una probabilità all’evento <<la moneta mostrerà ‘testa’ al prossimo lancio>>, questi, verosimilmente, risponderà ½. Se, invece, si convincesse la persona che la moneta è sbilanciata in favore di ‘testa’, egli assegnerebbe una probabilità più alta 5 L’incertezza è imputabile alla comprensione imperfetta o alla conoscenza incompleta del dominio, alla casualità nel meccanismo che ne governa il comportamento ovvero ad una combinazione di questi fattori. 6 L’inferenza probabilistica, in breve, determina quale sia la probabilità di un evento. 7 In onore del Reverendo Thomas Bayes, uno scienziato della metà del ‘700 che diede significativi contributi alla teoria dell’inferenza probabilistica. 8 Alcune nozioni (evento, ad esempio) e assiomi della teoria della probabilità sono riportati, in breve, nell’Appendice.
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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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