この本について

• 確率ネットワークへの包括的イントロダクション
• とくに人工知能応用の実践者のために書かれている
• 確率ネットワークの理解、構築、分析のための完全なガイド

ベイジアンネットワークやインフルエンス・ダイアグラムとしても知られている確率ネットワークは、不確実性のもとでの診断、予測、意思決定、クラス分類、トラブルシューティング、データマイニングのために直感的で、効率的で、信頼性の高い方法を提供し、人工知能応用の分野でもっとも有望なテクノロジーの１つとなっております。

Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis は、確率ネットワークに基づく意思決定のためのインテリジェント・システムを理解、構築、分析しようとする実践者に包括的なガイドを提供します。 実践者に供することを目的として、この本では高度な数学的スキルや背後の理論や手法についての深い理解を要求しませんし、また不確実性のもとでの推論のための代替テクノロジーの議論も行いません。提示される理論や手法は、140個以上の事例によって説明され、また読者の理解度をチェックするための課題あ含まれます。

知識導出、モデル構築、および検証のための提示されたテクニックや手法、モデリングのテクニックやトリック、データからのモデルの学習、およびモデルの分析などのすべては、世界中の実践者向けに開かれてきたたくさんのコースをもとにして、開発され改良されてきました。

Uffe B. Kjærulff は確率ネットワークで PhD を取得し、アールボルク大学でコンピュータ・サイエンスの准教授を務めます。 Anders L. Madsen は確率ネットワークでPhDを取得し、HUGIN Expert A/SのCEOを務めます。.

対象：実践者

キーワード：

• ベイジアンネットワーク
• インフルエンス・ダイアグラム
• 確率的グラフィカル・モデル