• Something wrong with this record ?

Bayesovské sítě - moderní technologie umělé inteligence
[Bayesian networks - modern technology of artificial intelligence]

Radim Jiroušek

. 1998 ; Roč. 29 (č. 4) : s. 79-88.

Language Czech Country Czech Republic

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 /

Bibliography, etc.

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

Find record

Citation metrics

Loading data ...

Archiving options

Loading data ...