Strukturlernen graphbasierter Modelle auf der Basis verteilten Wissens (eBook, PDF) - Neubach, Manuel
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Technische Universität Dortmund, Sprache: Deutsch, Abstract: In der vorliegenden Arbeit werden zunächst die nötigen fundamentalen wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen bezüglich Bayes’scher Netze erläutert, um diese dann formal einzuführen. Auf dieser Basis wird dann auf Konstruktionsmethoden für Bayes’sche Netze im Allgemeinen und den Einsatz maschineller Lernverfahren im Besonderen eingegangen. Speziell soll in diesem Kontext der Aspekt des Strukturlernens Bayes’scher Netze studiert werden.…mehr

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Produktbeschreibung
Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Technische Universität Dortmund, Sprache: Deutsch, Abstract: In der vorliegenden Arbeit werden zunächst die nötigen fundamentalen wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen bezüglich Bayes’scher Netze erläutert, um diese dann formal einzuführen. Auf dieser Basis wird dann auf Konstruktionsmethoden für Bayes’sche Netze im Allgemeinen und den Einsatz maschineller Lernverfahren im Besonderen eingegangen. Speziell soll in diesem Kontext der Aspekt des Strukturlernens Bayes’scher Netze studiert werden. Nach einer Strukturierung der in der Literatur vorkommenden Ansätze werden aktuell erforschte Strukturlernalgorithmen diskutiert und gegenübergestellt, aber auch die Entwicklung und anschließende Implementierung eines eigenen Algorithmus wird dargelegt. Eine Laufzeitanalyse und empirische Tests an einer synthetisch erzeugten Datenbank und einer akquirierten Datenbank aus dem Anwendungsbereich Medizin runden dieses zentrale Kapitel ab. In einem weiteren Kapitel werden Möglichkeiten der Einbringung von Expertenwissen diskutiert, insbesondere die Fusion von verteiltem Wissen ist in diesem Zusammenhang interessant. Hierbei geht es um die Integration von dem – möglicherweise sich widersprechenden – Wissen von mehreren (menschlichen) Experten codiert in Bayes’schen Netzen auf der einen Seite und auf der Basis maschineller Lernverfahren generierter (Teil-)Netze (die auf empirisch gewonnen Daten in Case-Datenbanken beruhen) auf der anderen Seite. Beispielsweise ist dies oft der Fall, wenn mehrere Ärzte mit verteiltem Wissen (teilweise auch dezentral an verschiedenen Orten ansässig) ein Spezialistenteam bilden und Entscheidungen treffen müssen. Anschließend werden Möglichkeiten diskutiert, wie auf Basis eines (gelernten) Entscheidungsnetzes regelbasierte Systeme wie IF-THEN Regelbasen generiert werden können. Nach einer kurzen Einführung von Entscheidungs-netzen auf der einen Seite und Fuzzy-Regelbasen auf der anderen Seite, schließt sich ein Kapitel an, welches sich mit der Kompilierung von Entscheidungsnetzen in Fuzzy-Regelbasen auseinandersetzt. In diesem Zusammenhang wird ein Framework zur Kompilierung hergeleitet und ein Pseudo-Algorithmus zur Lösung dieses Problems vorgestellt. Eine konkrete Implementierung eines auf diesem Framework basierenden Algorithmus wird zusammen mit ersten Ergebnissen in den letzten beiden Unterkapiteln dargelegt.