Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2010
• Main Authors: Бідюк, П.І., Терентьєв, О.М., Коновалюк, М.М.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
• Subjects: Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56141
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: 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.

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.