Обучение в направленных вероятностных графовых моделях: дипломная работа / Арсений Валерьевич Иванкович; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра компьютерных технологий и систем; науч. рук. Казаченок В. В.

Abstract

РЕФЕРАТ Дипломная работа, 60 страниц, 20 рисунков, 2 приложения, 13 источников. Ключевые слова: НАПРАВЛЕННЫЕ ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ГРАФОВЫЕ МОДЕЛИ, БАЙЕСОВСКАЯ СЕТЬ, СТРУКТУРНОЕ ОБУЧЕНИЕ.

Объект исследования – методы обучения направленных вероятностных графовых моделей. Предмет исследования – алгоритмы обучения направленных вероятностных графовых моделей, их применение на примере байесовских сетей. Цель работы – анализ различных подходов к обучению направленных вероятностных графовых моделей, исследование их преимуществ и недостатков. В процессе работы были изучены и проанализированы подходы и конкретные алгоритмы обучения направленных вероятностных графовых моделей, которые могут быть использованы для решения задачи поиска структуры графа и параметров модели. Эти подходы были сравнены на практических задачах построения байесовских сетей в сфере медицинской диагностики и метеорологии. Было проанализировано влияние на качество работы алгоритмов размерности задачи, количества тренировочных примеров и наличия шума в данных.