Hybrydowe strategie na rzecz usprawnienia sieci bayesowskich [Polish]

By Ádamo Lima Santana

Jeden z gl?wnych czynnik?w sukcesu eksploracji danych jest związany ze zrozumialością wzorc?w odkrytych przez techniki inteligencji obliczeniowej; z bayesowskimi sieciami jako jednymi z najbardziej znaczących, biorąc pod uwagę latwośc osiągniętej interpretacji wiedzy. Jej semantyka ilościowa i jakościowa, powiązana ze zrozumialością odkrytych wzorc?w, motywuje do zastosowania jej w procesie odkrywania wiedzy. Sieci bayesowskie, jak każda technika inteligencji obliczeniowej, mają jednak ograniczenia i wady związane z jej wykorzystaniem, wśr?d kt?rych możemy wskazac na uczenie się struktury z dużych zbior?w danych i wyciąganie wniosk?w w czasie. Książka ta ukaże rozszerzenia dotyczące doskonalenia bayesowskich sieci, przedstawiając strategie poprawy ich wlaściwości, traktując aspekty takie jak wydajnośc, a także możliwośc interpretacji i wykorzystania ich wynik?w; wlączając modele regresji wielokrotnej dla uczenia się struktury oraz aspekty czasowe z wykorzystaniem lańcuch?w Markowa. Modele te powinny pom?c użytkownikom poszerzyc zakres możliwości zastosowania tego wszechstronnego modelu w nowych dziedzinach i zadaniach.

• Format: Paperback
• Language: Polish
• ISBN: 6202976039
• ISBN13: 9786202976039
• Release Date: January 2021
• Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
• Length: 68 Pages
• Weight: 0.25 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"