Redes Bayesianas - Histórico de revisões

Pasousa: /* Aplicações na área da saúde */

2016-04-23T18:34:55Z

Aplicações na área da saúde

← Revisão anterior		Revisão das 19h34min de 23 de abril de 2016
Linha 44:		Linha 44:
	* '''Diagnóstico		* '''Diagnóstico
	# Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks"<ref name="ref 3">VILA-FRANCÉS, Joan, et al. Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks. Expert Systems with Applications, 2013, 40.12: 5004-5010</ref>.		# Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks"<ref name="ref 3">VILA-FRANCÉS, Joan, et al. Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks. Expert Systems with Applications, 2013, 40.12: 5004-5010</ref>.


	* '''Prognóstico		* '''Prognóstico

Pasousa: /* Definição */

2016-04-23T18:31:30Z

Definição

← Revisão anterior		Revisão das 19h31min de 23 de abril de 2016
Linha 9:		Linha 9:
	Redes Bayesianas são modelos gráficos probabilísticos baseados em grafos acíclicos dirigidos.		Redes Bayesianas são modelos gráficos probabilísticos baseados em grafos acíclicos dirigidos.
	Em que, a cada nó da rede está associada uma variável aleatória e uma distribuição de probabilidade condicional em função dos pais deste nó.		Em que, a cada nó da rede está associada uma variável aleatória e uma distribuição de probabilidade condicional em função dos pais deste nó.
	Na fig. 1~~, de uma rede Bayesiana,~~ podemos ver que os pais da variável Relva Molhada são as variáveis Rega e Chuva.		Na fig. 1 podemos ver que os pais da variável Relva Molhada são as variáveis Rega e Chuva.

	Uma rede Bayesiana é uma forma de representação compacta de uma distribuição de probabilidade conjunta das variáveis do modelo<ref name="ref1">Russell,S. Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd edition, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ , 2010</ref>.		Uma rede Bayesiana é uma forma de representação compacta de uma distribuição de probabilidade conjunta das variáveis do modelo<ref name="ref1">Russell,S. Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd edition, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ , 2010</ref>.

Pasousa: /* Definição */

2016-04-23T18:29:36Z

Definição

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Linha 7:		Linha 7:
	== Definição ==		== Definição ==

	Redes Bayesianas são modelos gráficos probabilísticos baseados em grafos acíclicos dirigidos,		Redes Bayesianas são modelos gráficos probabilísticos baseados em grafos acíclicos dirigidos.
	em que, a cada nó da rede está associada uma variável aleatória e uma distribuição de probabilidade condicional em função dos pais deste nó.		Em que, a cada nó da rede está associada uma variável aleatória e uma distribuição de probabilidade condicional em função dos pais deste nó.
	Na fig. 1, de uma rede Bayesiana, podemos ver que os pais da variável Relva Molhada são as variáveis Rega e Chuva.		Na fig. 1, de uma rede Bayesiana, podemos ver que os pais da variável Relva Molhada são as variáveis Rega e Chuva.

Pasousa: /* Definição */

2016-04-23T18:28:06Z

Definição

← Revisão anterior		Revisão das 19h28min de 23 de abril de 2016
Linha 7:		Linha 7:
	== Definição ==		== Definição ==

	Redes Bayesianas são modelos gráficos probabilísticos baseados em grafos acíclicos dirigidos.		Redes Bayesianas são modelos gráficos probabilísticos baseados em grafos acíclicos dirigidos,
	Em que, a cada nó da rede está associada uma variável aleatória e uma distribuição de probabilidade condicional em função dos pais deste nó.		em que, a cada nó da rede está associada uma variável aleatória e uma distribuição de probabilidade condicional em função dos pais deste nó.
	Na fig. 1, de uma rede Bayesiana, podemos ver que os pais da variável Relva Molhada são as variáveis Rega e Chuva.		Na fig. 1, de uma rede Bayesiana, podemos ver que os pais da variável Relva Molhada são as variáveis Rega e Chuva.

Pasousa em 18h25min de 23 de abril de 2016

2016-04-23T18:25:52Z

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Linha 1:		Linha 1:
	~~... EM ELABORAÇÃO ...~~

	{{Conceitos		{{Conceitos
	\|Aplicações=Extração de Conhecimento de Dados, Tomada de Decisão Clínica		\|Aplicações=Extração de Conhecimento de Dados, Tomada de Decisão Clínica

Pasousa: /* Software */

2016-04-23T16:47:21Z

Software

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Linha 58:		Linha 58:
	* Microsoft Bayesian Network Editor (MBNEx)<ref name="ref 6">http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/adapt/msbnx/</ref> desenvolvido pela Microsoft Research, pode ser usado para fins não comerciais.		* Microsoft Bayesian Network Editor (MBNEx)<ref name="ref 6">http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/adapt/msbnx/</ref> desenvolvido pela Microsoft Research, pode ser usado para fins não comerciais.

	* Netica<ref name="ref 7">https://www.norsys.com/netica.html</ref> desenvolvido pela Norsys Software Corp., software comercial, tem uma versão demo que limita a dimensão do modelo a construir. Quando aprende as tabelas de probabilidade condicionada a partir de dados pode utilizar um de três algoritmos: contagem, método gradiente ou EM (''Expectation–Maximization'').		* Netica<ref name="ref 7">https://www.norsys.com/netica.html</ref> desenvolvido pela Norsys Software Corp., software comercial, tem uma versão demo que limita a dimensão do modelo a construir. Quando aprende as tabelas de probabilidade condicionada, a partir de dados, pode utilizar um de três algoritmos: contagem, método gradiente ou EM (''Expectation–Maximization'').

	== Referências ==		== Referências ==
	<references/>		<references/>

Pasousa: /* Aplicações na área da saúde */

2016-04-23T14:48:15Z

Aplicações na área da saúde

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Linha 45:		Linha 45:

	* '''Diagnóstico		* '''Diagnóstico
	# Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks"<ref name="ref 3">~~GEVAERT~~, ~~Olivier~~, et al. ~~Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with~~ Bayesian networks. ~~Bioinformatics~~, ~~2006~~, 22.14: ~~e184~~-~~e190.~~</ref>.		# Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks"<ref name="ref 3">VILA-FRANCÉS, Joan, et al. Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks. Expert Systems with Applications, 2013, 40.12: 5004-5010</ref>.


	* '''Prognóstico		* '''Prognóstico
	# Ex: "Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with Bayesian networks".		# Ex: "Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with Bayesian networks"<ref name="ref 4">GEVAERT, Olivier, et al. Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with Bayesian networks. Bioinformatics, 2006, 22.14: e184-e190</ref>.

	== Software ==		== Software ==

Pasousa: /* Aplicações na área da saúde */

2016-04-23T14:42:54Z

Aplicações na área da saúde

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Linha 45:		Linha 45:

	* '''Diagnóstico		* '''Diagnóstico
	# Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks".		# Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks"<ref name="ref 3">GEVAERT, Olivier, et al. Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with Bayesian networks. Bioinformatics, 2006, 22.14: e184-e190.</ref>.

Pasousa: /* Software */

2016-04-23T14:36:53Z

Software

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Linha 54:		Linha 54:
	Existem vários pacotes de software para construção e análise de redes Bayesianas:		Existem vários pacotes de software para construção e análise de redes Bayesianas:

	* OpenBUGS<ref name="ref 3">http://www.openbugs.net/w/FrontPage</ref> desenvolvido pela OpenBUGS Foundation em projeto colaborativo, código aberto sob licença GNU General Public(GPL). Utiliza Monte Carlo via Cadeias de Markov(MCMC).		* OpenBUGS<ref name="ref 5">http://www.openbugs.net/w/FrontPage</ref> desenvolvido pela OpenBUGS Foundation em projeto colaborativo, código aberto sob licença GNU General Public(GPL). Utiliza Monte Carlo via Cadeias de Markov(MCMC).

	* Microsoft Bayesian Network Editor (MBNEx)<ref name="ref 4">http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/adapt/msbnx/</ref> desenvolvido pela Microsoft Research, pode ser usado para fins não comerciais.		* Microsoft Bayesian Network Editor (MBNEx)<ref name="ref 6">http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/adapt/msbnx/</ref> desenvolvido pela Microsoft Research, pode ser usado para fins não comerciais.

	* Netica<ref name="ref 5">https://www.norsys.com/netica.html</ref> desenvolvido pela Norsys Software Corp., software comercial, tem uma versão demo que limita a dimensão do modelo a construir. Quando aprende as tabelas de probabilidade condicionada a partir de dados pode utilizar um de três algoritmos: contagem, método gradiente ou EM (''Expectation–Maximization'').		* Netica<ref name="ref 7">https://www.norsys.com/netica.html</ref> desenvolvido pela Norsys Software Corp., software comercial, tem uma versão demo que limita a dimensão do modelo a construir. Quando aprende as tabelas de probabilidade condicionada a partir de dados pode utilizar um de três algoritmos: contagem, método gradiente ou EM (''Expectation–Maximization'').

	== Referências ==		== Referências ==
	<references/>		<references/>

Pasousa: /* Aplicações na área da saúde */

2016-04-23T14:35:54Z

Aplicações na área da saúde

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Linha 45:		Linha 45:

	* '''Diagnóstico		* '''Diagnóstico
	Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks".		# Ex: "Expert system for predicting unstable angina based on Bayesian networks".


	* '''Prognóstico		* '''Prognóstico
	Ex: "Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with Bayesian networks".		# Ex: "Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with Bayesian networks".

	== Software ==		== Software ==