Discretização para aprendizagem bayesiana: aplicação no auxílio à validação de dados em proteção ao vôo.

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Jackson Paul Matsuura
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Teorema de Bayes; Funções de distribuição de probabilidades; Análise estatística multivariada; Validação; Matemática
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=18

A utilização de redes Bayesianas, que são uma representação compacta de distribuições de probabilidades conjuntas de um domínio, vem crescendo em diversas áreas e aplicações. As redes Bayesianas podem ser construídas a partir do conhecimento de especialistas ou por algoritmos de aprendizagem Bayesiana que inferem as relações entre as variáveis do domínio a partir de um conjunto de dados de treinamento. A construção manual de redes Bayesianas, pode ser trabalhosa, cara e estar propenso a erros vem cada vez mais sendo preterida pelo uso de algoritmos de aprendizagem Bayesiana, mas os algoritmos de aprendizagem em geral pressupõem que as variáveis utilizadas na aprendizagem sejam discretas ou, caso sejam contínuas, apresentem uma distribuição gaussiana, o que normalmente não ocorre na prática. Portanto para o uso da aprendizagem Bayesiana é necessário que as variáveis sejam discretizadas segundo algum critério, que no caso mais simples pode ser uma discretização uniforme. A grande maioria dos métodos de discretização existentes, porém, não são adequados à aprendizagem Bayesiana, pois foram desenvolvidos no contexto de classificação e não de descoberta de conhecimento. Nesse trabalho é proposto e utilizado um método de discretização de variáveis que leva em conta as distribuições condicionais das mesmas no processo de discretização, objetivando um melhor resultado do processo de aprendizagem Bayesiana. O método proposto foi utilizado em uma base de dados real de informações de Proteção ao Vôo e a rede Bayesiana construída foi utilizada no auxílio à validação de dados, realizando uma triagem automatizada dos dados. Foi realizada uma comparação entre o método proposto de discretização e um dos métodos mais comuns. Os resultados obtidos mostram a efetividade do método de discretização proposto e apontam para um grande potencial dessa nova aplicação da aprendizagem e inferência Bayesiana.