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...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2010 |
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56141 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862540235862179840 |
|---|---|
| author | Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. |
| author_facet | Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-11-24T15:58:00Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56141 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-24T15:58:00Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. 2014-02-12T17:37:16Z 2014-02-12T17:37:16Z 2010 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56141 62-50 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. uk Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних Байесовские сети в технологиях интеллектуального анализа данных Bayesian networks in technologies of intellectual data analysis Article published earlier |
| spellingShingle | Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних Бідюк, П.І. Терентьєв, О.М. Коновалюк, М.М. Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| title | Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| title_alt | Байесовские сети в технологиях интеллектуального анализа данных Bayesian networks in technologies of intellectual data analysis |
| 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_short | Байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| title_sort | байєсівські мережі в технологіях інтелектуального аналізу даних |
| topic | Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| topic_facet | Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56141 |
| work_keys_str_mv | AT bídûkpí baiêsívsʹkímerežívtehnologíâhíntelektualʹnogoanalízudanih AT terentʹêvom baiêsívsʹkímerežívtehnologíâhíntelektualʹnogoanalízudanih AT konovalûkmm baiêsívsʹkímerežívtehnologíâhíntelektualʹnogoanalízudanih AT bídûkpí baiesovskiesetivtehnologiâhintellektualʹnogoanalizadannyh AT terentʹêvom baiesovskiesetivtehnologiâhintellektualʹnogoanalizadannyh AT konovalûkmm baiesovskiesetivtehnologiâhintellektualʹnogoanalizadannyh AT bídûkpí bayesiannetworksintechnologiesofintellectualdataanalysis AT terentʹêvom bayesiannetworksintechnologiesofintellectualdataanalysis AT konovalûkmm bayesiannetworksintechnologiesofintellectualdataanalysis |