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dc.contributor.authorMareco, Carlos Miguel Maia-
dc.date.accessioned2014-01-20T12:45:35Z-
dc.date.available2014-01-20T12:45:35Z-
dc.date.issued2014-01-20-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10884/851-
dc.description.abstractRedes 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.isoporpt_PT
dc.rightsopenAccessen
dc.subjectRedes bayesianaspt_PT
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_PT
dc.subjectInfer.NETpt_PT
dc.titleGeração automática de Redes Bayesianas - Desenvolvimento de protótipo para prova de conceito com a framework Infer.NETpt_PT
dc.typebachelorThesispt_PT
Appears in Collections:A CTIC/STI - Trabalhos Finais de Licenciatura

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