Resumo Redes Bayesianas

REDES BAYESIANAS

Uma rede bayesiana é uma forma de representar o conhecimento de um domínio onde não se tem certeza de todas as variáveis presentes. Através da probabilidade podemos responder, com níveis de certeza, a questões formuladas com base em evidências de uma situação. Desde o nosso nascimento somos submetidos a situações probabilísticas. Por exemplo, ao atravessar a rua, estamos rodeados de parâmetros que definem se atravessaremos a rua com segurança ou não, como a distância de um carro até você, a velocidade dos carros, a intensidade do tráfego e muitos outros. Com base nisso, decidimos qual o melhor momento e/ou qual o melhor lugar para realizar a travessia. Aparentemente, encaramos isso de maneira simples, mas simular essa tomada de decisão não é uma tarefa simples, e para isso, podemos utilizar redes bayesianas, que trabalham a partir do raciocínio probabilístico, e estabelecem um conjunto de dependências entre variáveis, que podem ser discretas ou contínuas.

Quando nos deparamos com problemas onde não há conhecimento total de todos os elementos apresentados, estamos trabalhando sob incerteza. Com isso, se faz necessário utilizar de um percentual para definirmos qual será a melhor solução, dadas certas evidências. Algoritmos para diagnóstico utilizam desse método de resolução para prever qual será o resultado mais provável para determinado problema. Para isso é usado um importante campo da Matemática: a Probabilidade. A probabilidade muitas vezes é descrita na maioria das fontes de pesquisa como sendo um estudo de fenômenos aleatórios. Em um domínio composto por um agente inteligente, este agente deverá, através da probabilidade, determinar, por exemplo, qual a melhor ação a ser tomada baseada em evidências adquiridas ao longo da execução do sistema. A melhor ação é definida pela alta probabilidade dela acontecer juntamente com seu nível de utilidade. A utilidade é uma questão importante na hora da decisão, pois nem sempre um plano onde temos uma