-
Something wrong with this record ?
Bayesovské sítě - moderní technologie umělé inteligence
[Bayesian networks - modern technology of artificial intelligence]
Radim Jiroušek
Language Czech Country Czech Republic
- MeSH
- Bayes Theorem MeSH
- Decision Making MeSH
- Probability Theory MeSH
- Artificial Intelligence trends MeSH
Zpracování znalostí zatížených nejistotou je jednou z nejdůležitějších aplikací metod umělé inteligence. Použití technologie bayesovských sítí umožňuje pro tyto ucely využít výsledky po několik století budované teorie pravděpodobnosti a pracovat s mnohorozměrnými pravdepodobnostními distribucemi V tomto případě muže být rozměr distribucí roven stovkám, případně i tisícům. To znamená, že tato technologie může být použita na reálné aplikace, na skutečné problémy, jejichž složitost přesahuje možnosti většiny dalších přístupů pro modelování nejistých znalostí. Vzhledem k tomu, že se jedná o poměrně mladou disciplínu, nelze říci, že všechny teoretické problémy a problémy spojené s návrhem aplikací již byly úspěšně vyřešeny. Nejvíce otevřených problémů je spojeno právě s konstrukcí bayesovských sítu Přesto sejižobjevují aplikace, které naznačují, že bayesovské sítě se stanoujednítn z mocných nástrojů umělé inteligence pro řešení složitých problémů. Proto lze předpokládat, že se s bayesovskými sítěmi budeme v blízké budoucnosti setkávat i v medicíně, která je jednou z oblastí, kde deterministická znalost je spíše výjimkou.
Uncertain knowledge processing is one of the most important applications of artificial intelligence. Bayesian network technology, taking advantage of for several centuries developed results of probability theory, enables processing of multidimensional probability distributions whose dimensionality equals hundreds or even thousands. Therefore, this technology can be applied to real-life problems whose complexity goes beyond cambility of most other approaches for uncertain knowledge processing. It cannot be said that this relatively new discipline has Iready solved all its theoretical and practical problems. Most of still open problems are connected with zonstraction of Bayesian network models for practical applications. Nevertheless, recently published applications suggest that Bayesian network will become one of he most powerful tool of artificial intelligence for uncertain knowledge processing. Therefore, we can assume that in near future we shall meet Bayesian network in medical applications as this field is one of those where deterministic knowledge is exception.
Bayesian networks - modern technology of artificial intelligence
Bayesovské sítě - moderní technologie umělé inteligence = Bayesian networks - modern technology of artificial intelligence /
Bayesian networks - modern technology of artificial intelligence /
Lit: 6
Bibliography, etc.Souhrn en
- 000
- 00000naa a2200000 a 4500
- 001
- bmc98013319
- 003
- CZ-PrNML
- 005
- 20160218120508.0
- 008
- 981000s1998 xr u cze||
- 009
- AR
- 040 __
- $a ABA008 $b cze $c ABA008 $d ABA008 $e AACR2
- 041 0_
- $a cze $b eng
- 044 __
- $a xr
- 100 1_
- $a Jiroušek, Radim $4 aut
- 245 10
- $a Bayesovské sítě - moderní technologie umělé inteligence = $b Bayesian networks - modern technology of artificial intelligence / $c Radim Jiroušek
- 246 11
- $a Bayesian networks - modern technology of artificial intelligence
- 314 __
- $a VŠE. Laboratoř inteligentních systémů, Praha, CZ
- 504 __
- $a Lit: 6
- 504 __
- $a Souhrn en
- 520 3_
- $a Zpracování znalostí zatížených nejistotou je jednou z nejdůležitějších aplikací metod umělé inteligence. Použití technologie bayesovských sítí umožňuje pro tyto ucely využít výsledky po několik století budované teorie pravděpodobnosti a pracovat s mnohorozměrnými pravdepodobnostními distribucemi V tomto případě muže být rozměr distribucí roven stovkám, případně i tisícům. To znamená, že tato technologie může být použita na reálné aplikace, na skutečné problémy, jejichž složitost přesahuje možnosti většiny dalších přístupů pro modelování nejistých znalostí. Vzhledem k tomu, že se jedná o poměrně mladou disciplínu, nelze říci, že všechny teoretické problémy a problémy spojené s návrhem aplikací již byly úspěšně vyřešeny. Nejvíce otevřených problémů je spojeno právě s konstrukcí bayesovských sítu Přesto sejižobjevují aplikace, které naznačují, že bayesovské sítě se stanoujednítn z mocných nástrojů umělé inteligence pro řešení složitých problémů. Proto lze předpokládat, že se s bayesovskými sítěmi budeme v blízké budoucnosti setkávat i v medicíně, která je jednou z oblastí, kde deterministická znalost je spíše výjimkou.
- 520 9_
- $a Uncertain knowledge processing is one of the most important applications of artificial intelligence. Bayesian network technology, taking advantage of for several centuries developed results of probability theory, enables processing of multidimensional probability distributions whose dimensionality equals hundreds or even thousands. Therefore, this technology can be applied to real-life problems whose complexity goes beyond cambility of most other approaches for uncertain knowledge processing. It cannot be said that this relatively new discipline has Iready solved all its theoretical and practical problems. Most of still open problems are connected with zonstraction of Bayesian network models for practical applications. Nevertheless, recently published applications suggest that Bayesian network will become one of he most powerful tool of artificial intelligence for uncertain knowledge processing. Therefore, we can assume that in near future we shall meet Bayesian network in medical applications as this field is one of those where deterministic knowledge is exception.
- 650 _2
- $a umělá inteligence $x trendy $7 D001185
- 650 _2
- $a teorie pravděpodobnosti $7 D011338
- 650 _2
- $a rozhodování $7 D003657
- 650 _2
- $a Bayesova věta $7 D001499
- 773 0_
- $w MED00011033 $t Lékař a technika $g Roč. 29, č. 4 (1998), s. 79-88 $x 0301-5491
- 910 __
- $a ABA008 $b B 1367 $c 1071b $y 0 $z 0
- 990 __
- $a 20060602 $b ABA008
- 991 __
- $a 20160218120509 $b ABA008
- BAS __
- $a 3
- BMC __
- $a 1998 $b Roč. 29 $c č. 4 $d s. 79-88 $i 0301-5491 $m Lékař a technika $x MED00011033
- LZP __
- $b přidání abstraktu