نویسنده (ها): شنگگانگ لی
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
شبکه های بیزی کاربردی: تئوری پلنگ ، مدل سازی و پیش بینی در عمل
تصور کنید که شما یک مدیر زنجیره تأمین هستید که سعی در پیش بینی خرابی تجهیزات قبل از متوقف کردن تولید دارید. با نقشه برداری از فاکتورهای کلیدی – سن دستگاه ، تاریخچه نگهداری و دمای کار – به یک شبکه استاتیک بیزی شروع کنید. این عکس فوری به تخمین سریع خطرات تجزیه بر اساس داده های فعلی بدون پیشرفته کمک می کند آماربشر
برای پیش بینی خطرات در حال تحول با تغییر شرایط ، شبکه های پویا بیزی مدل استاتیک شما را در مراحل مختلف زمانی گسترش می دهند. این به شما امکان می دهد پیش بینی کنید که چگونه شرایط امروز بر خطرات تجزیه آینده تأثیر می گذارد و پیش بینی های عملی را ارائه می دهد.
این راهنما هر دو رویکرد را در بر می گیرد. شما می آموزید که چگونه شبکه های استاتیک دانش و داده های تاریخی خود را برای ارزیابی فوری و روشن ریسک در زمینه هایی مانند امتیاز دهی اعتبار یا تشخیص گسل به کار می برند. سپس خواهید دید که چگونه شبکه های پویا سناریوهایی مانند پیش بینی تقاضا یا نظارت بر بیمار را کنترل می کنند ، و برجسته ترین زمان هر روش را برجسته می کنند.
در پایان ، شما مفاهیم کلیدی مانند استقلال مشروط و فاکتورسازی برش زمان را درک خواهید کرد ، و با اطمینان از شبکه های بیزی با مراحل روشن و کد عملی-بدون نظریه پیچیده استفاده خواهید کرد ، آزمایش و استفاده خواهید کرد.
تصور کنید که یک تیم تریاژ بیمارستان که باید تصمیم بگیرد ، لحظه ای که بیمار می رسد ، خواه احتمالاً ذات الریه در جامعه داشته باشد. یک شبکه استاتیک بیزی (BN) با تبدیل هر متغیر بالینی – سن ، سابقه سیگار کشیدن ، تب ، سرفه وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
