Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.
|
pl:prolog:prolog_lab:bayes [2015/01/19 07:01] gjn [Ćwiczenia] |
pl:prolog:prolog_lab:bayes [2019/06/27 15:50] |
||
|---|---|---|---|
| Linia 1: | Linia 1: | ||
| - | ====== - LAB: Tworzenie sieci przekonań ====== | ||
| - | |||
| - | Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z tworzeniem sieci przekonań (Bayesowskich) reprezentujących wiedzę niepewną. | ||
| - | Obejmuje to budowanie struktury sieci i jej użycie do klasyfikacji przypadków danych. | ||
| - | |||
| - | ===== Wprowadzenie ===== | ||
| - | |||
| - | Do przeczytania i przygotowania: | ||
| - | * AIM:13.1-13.5 | ||
| - | * WSI:12.1,FCA:6.1-6.3 | ||
| - | |||
| - | |||
| - | ===== Narzędzia ===== | ||
| - | |||
| - | Podstawowym narzędziem do realizacji ćwiczeń jest program [[http://www.aispace.org/bayes/|Belief nets]] z [[http://www.aispace.org|AIspace]]. | ||
| - | |||
| - | |||
| - | ===== Ćwiczenia ===== | ||
| - | |||
| - | Pracuj w parze z Koleżanką/Kolegą. | ||
| - | |||
| - | ==== Alarm pożarowy ==== | ||
| - | |||
| - | - Przeczytaj opis przykładów w //[[http://www.aispace.org/bayes/help/tutorial2.shtml|tutorialu 2]]//. | ||
| - | - Załaduj przykładowe zadanie //Fire alarm// przez //File/Load Sample problem//. Sieć modeluje [[http://artint.info/html/ArtInt_148.html#leaving-ex|sytuację w której chcemy się zorientować czy jest pożar w budynku, przykład 6.10]]. | ||
| - | - Korzystając z podręcznika, prześledź podstawowe tryby użycia sieci w zakładce //Solve//. | ||
| - | - Możliwe jest m.in.: obejrzenie tablicy rozkładu wektora losowego (//View probability table//), oraz monitorowanie prawdopodobieństwa zdarzenia reprezentowanego daną zmienną (//Toggle monitoring//) | ||
| - | - Dostarczanie informacji dla analizy sieci możliwe jest przez opcję //Make observation// | ||
| - | |||
| - | Przeprowadź eksperymenty z siecią. | ||
| - | - włącz monitorowanie węzłów: T, F, A, L | ||
| - | - załóżmy, że zgłoszono pożar: R=T | ||
| - | - jak zmienią się prawdopodobieństwa zdarzeń T, F, A? | ||
| - | - załóżmy, że dodatkowo zaobserwowano dym: S=T | ||
| - | - jak teraz zmienią się w.w. T, F, A? | ||
| - | - a jeżeli mamy informację tylko o dymie? | ||
| - | Przeprowadź własne eksperymenty z tym przykładem. | ||
| - | |||
| - | ==== Niezależność zmiennych losowych ==== | ||
| - | Aby lepiej zrozumieć działanie sieci odpowiedz na pytania które zdarzenia (zmienne) są od siebie niezależne. | ||
| - | - przeczytaj początek [[http://www.aispace.org/bayes/help/tutorial5.shtml|podręcznika 5]] | ||
| - | - włącz tryb //Independence quiz// | ||
| - | - odpowiadaj na pytania obserwując zależności pomiędzy węzłami sieci | ||
| - | - abstrahując od przykładu z pożarem, załaduj przykład //Conditional independence quiz// i spróbuj odpowiadać na pytania. | ||
| - | |||
| - | ==== Diagnostyka medyczna ==== | ||
| - | - przeczytaj wprowadzenie dotyczące [[http://artint.info/html/ArtInt_149.html|tworzenia sieci]] | ||
| - | - załaduj przykład //Simple diagnostic example// | ||
| - | - przykład pozwala na diagnozowanie chorób: zapalenie oskrzeli (bronchitis), grypa (influenza), | ||
| - | - dokonaj obserwacji przykładowych symptomów i sprawdź na jaką wskazując chorobę | ||
| - | - jak na diagnozę wpływa informacja o tym czy pacjent jest osobą palącą? | ||
| - | - rozwiąż quiz jak w poprzednim zadaniu | ||
| - | |||
| - | ==== Instalacja elektryczna ==== | ||
| - | |||
| - | Następnie: | ||
| - | - załaduj sieć //Electrical diagnosis problem// | ||
| - | - modeluje przykład systemu [[http://artint.info/html/ArtInt_26.html#power|dostarczającego prąd (FCA 1.8)]] | ||
| - | - model sieci jest pokazany na [[http://artint.info/html/ArtInt_148.html#pow-bn-fig|rysunku 6.2]] | ||
| - | - przeprowadź własne eksperymenty dokonując różnych założeń/obserwacji co do zapalonych świateł, etc. | ||
| - | |||
| - | ==== Diagnoza samochodu ==== | ||
| - | Załaduj i przeanalizuj //Car starting problem//. | ||
