Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних
У статті запропонований огляд методів побудови (навчання) структури мереж Байєса. Показано, що на сьогодні існує безліч методів структурного навчання МБ та критеріїв оптимізації, які можна використати при їх побудові. Тому вибір методу навчання структури мережі повинен ґрунтуватись на докладном...
Збережено в:
| Видавець: | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Назва видання: | Штучний інтелект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56141 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Цитувати: | Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних / П.І. Бідюк, О.М. Терентьєв, М.М. Коновалюк // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 104-113. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-56141 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-561412014-02-13T03:12:38Z Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов У статті запропонований огляд методів побудови (навчання) структури мереж Байєса. Показано, що на сьогодні існує безліч методів структурного навчання МБ та критеріїв оптимізації, які можна використати при їх побудові. Тому вибір методу навчання структури мережі повинен ґрунтуватись на докладному поглибленому аналізі задачі, яка розв’язується за допомогою мережі, та можливості отримання достовірних експертних і статистичних даних. Предложен обзор методов построения (обучения) структуры сетей Байеса (СБ). Показано, что на сегодня существует множество методов структурного обучения СБ и критериев оптимизации, которые можно использовать при их построении. Поэтому выбор метода обучения структуры сети должен базироваться на углубленном анализе задачи, которая решается с помощью сети, и возможности получения достоверных экспертных и статистических данных. A review is proposed of structural learning for Bayesian networks (BN). It is shown that today exists a wide set of structural learning methods for BN as well as optimization criteria that could be used for learning. That is why the selection of a learning method should be based on profound analysis of the problem to be solved by BN and the possibility of obtaining truthful expert and statistical data. 2010 Article Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних / П.І. Бідюк, О.М. Терентьєв, М.М. Коновалюк // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 104-113. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56141 62-50 uk Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| spellingShingle |
Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних Штучний інтелект |
| description |
У статті запропонований огляд методів побудови (навчання) структури мереж Байєса. Показано, що на сьогодні існує безліч методів структурного навчання МБ та критеріїв оптимізації, які можна використати при їх побудові. Тому вибір методу навчання структури мережі повинен ґрунтуватись на докладному поглибленому аналізі задачі, яка розв’язується за допомогою мережі, та можливості отримання достовірних експертних і статистичних даних. |
| format |
Article |
| author |
Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. |
| author_facet |
Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. |
| author_sort |
Бідюк, П.І. |
| title |
Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| title_short |
Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| title_full |
Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| title_fullStr |
Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| title_full_unstemmed |
Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| title_sort |
байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2010 |
| topic_facet |
Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56141 |
| citation_txt |
Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних / П.І. Бідюк, О.М. Терентьєв, М.М. Коновалюк // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 104-113. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT bídûkpí bajêsívsʹkímerežívtehnologíâhíntelektualʹnogoanalízudanih AT terentʹêvom bajêsívsʹkímerežívtehnologíâhíntelektualʹnogoanalízudanih AT konovalûkmm bajêsívsʹkímerežívtehnologíâhíntelektualʹnogoanalízudanih |
| first_indexed |
2023-10-18T18:27:00Z |
| last_indexed |
2023-10-18T18:27:00Z |
| _version_ |
1796144242502926336 |