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http://hdl.handle.net/20.500.12253/851
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Mareco, Carlos Miguel Maia | - |
dc.date.accessioned | 2014-01-20T12:45:35Z | - |
dc.date.available | 2014-01-20T12:45:35Z | - |
dc.date.issued | 2014-01-20 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10884/851 | - |
dc.description.abstract | Redes Bayesianas (RB) são diagramas que permitem organizar o conhecimento através da construção de relações causa-efeito e resultam da utilização das teorias relacionadas com a probabilidade condicionada. Neste trabalho o objectivo geral era avaliar a framework infer.NET quanto à sua capacidade de gerar automaticamente uma Rede Bayesiana apenas com base nas variáveis do problema e nas respectivas tabelas de probabilidade. Fundamentou-se o desenvolvimento deste conceito através da revisão bibliográfica que permitiu reflectir sobre as diferentes abordagens às Redes Bayesianas e aos algoritmos de melhoria, e ainda comprovar a actualidade e premência da utilização prática dos conceitos. A modelação automática de RB e consequente avaliação de desempenho não foram testadas, no entanto a bibliografia sugere diferentes abordagens e metodologias que suportam esta teoria. Os automatismos, e respectiva metodologia de avaliação de desempenho, com base em casos reais, utilizando, por exemplo, uma metodologia de aprendizagem supervisionada, apresentam-se como uma possibilidade para desenvolvimento futuro deste tema. | pt_PT |
dc.language.iso | por | pt_PT |
dc.rights | openAccess | en |
dc.subject | Redes bayesianas | pt_PT |
dc.subject | Algoritmos genéticos | pt_PT |
dc.subject | Infer.NET | pt_PT |
dc.title | Geração automática de Redes Bayesianas - Desenvolvimento de protótipo para prova de conceito com a framework Infer.NET | pt_PT |
dc.type | bachelorThesis | pt_PT |
Appears in Collections: | A CTIC/STI - Trabalhos Finais de Licenciatura |
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