In der vorliegenden Arbeit werden zunächst die nötigen fundamentalen wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen bezüglich Bayes’scher Netze erläutert, um diese dann formal einzuführen.
Auf dieser Basis wird dann auf Konstruktionsmethoden für Bayes’sche Netze im Allgemeinen und den Einsatz maschineller Lernverfahren im Besonderen eingegangen. Speziell soll in diesem Kontext der Aspekt des Strukturlernens Bayes’scher Netze studiert werden. Nach einer Strukturierung der in der Literatur vorkommenden Ansätze werden aktuell erforschte Strukturlernalgorithmen diskutiert und gegenübergestellt, aber auch die Entwicklung und anschließende Implementierung eines eigenen Algorithmus wird dargelegt. Eine Laufzeitanalyse und empirische Tests an einer synthetisch erzeugten Datenbank und einer akquirierten Datenbank aus dem Anwendungsbereich Medizin runden dieses zentrale Kapitel ab.
In einem weiteren Kapitel werden Möglichkeiten der Einbringung von Expertenwissen diskutiert, insbesondere die Fusion von verteiltem Wissen ist in diesem Zusammenhang interessant. Hierbei geht es um die Integration von dem – möglicherweise sich widersprechenden – Wissen von mehreren (menschlichen) Experten codiert in Bayes’schen Netzen auf der einen Seite und auf der Basis maschineller Lernverfahren generierter (Teil-)Netze (die auf empirisch gewonnen Daten in Case-Datenbanken beruhen) auf der anderen Seite. Beispielsweise ist dies oft der Fall, wenn mehrere Ärzte mit verteiltem Wissen (teilweise auch dezentral an verschiedenen Orten ansässig) ein Spezialistenteam bilden und Entscheidungen treffen müssen.
Anschließend werden Möglichkeiten diskutiert, wie auf Basis eines (gelernten) Entscheidungsnetzes regelbasierte Systeme wie IF-THEN Regelbasen generiert werden können. Nach einer kurzen Einführung von Entscheidungsnetzen auf der einen Seite und Fuzzy-Regelbasen auf der anderen Seite, schließt sich ein Kapitel an, welches sich mit der Kompilierung von Entscheidungsnetzen in Fuzzy-Regelbasen auseinandersetzt. In diesem Zusammenhang wird ein Framework zur Kompilierung hergeleitet und ein Pseudo-Algorithmus zur Lösung dieses Problems vorgestellt. Eine konkrete Implementierung eines auf diesem Framework basierenden Algorithmus wird zusammen mit ersten Ergebnissen in den letzten beiden Unterkapiteln dargelegt.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Grundlagen
- Graphbasierte Modelle
- Verteiltes Wissen
- Maschinelles Lernen
- Strukturlernen
- LAGD Hill Climbing
- Implementierung
- Evaluierung
- Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung eines neuen Algorithmus für das Strukturlernen graphbasierter Modelle. Der Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von verteiltem Wissen, um die Effizienz und Genauigkeit des Lernprozesses zu verbessern.
- Strukturlernen graphbasierter Modelle
- Verteiltes Wissen und dessen Anwendung im maschinellen Lernen
- Entwicklung und Implementierung eines neuen Strukturlernalgorithmus
- Evaluierung der Performance des Algorithmus
- Potenzial und Anwendungsgebiete des Algorithmus in realen Szenarien
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik des Strukturlernens ein und erläutert die Motivation für die Entwicklung eines neuen Algorithmus. Es werden die wichtigsten Herausforderungen und Ziele der Arbeit dargestellt.
- Grundlagen: In diesem Kapitel werden die grundlegenden Konzepte und Technologien erläutert, die für das Verständnis der Arbeit relevant sind. Dazu gehören graphbasierte Modelle, verteiltes Wissen und maschinelles Lernen.
- Strukturlernen: Dieses Kapitel behandelt die verschiedenen Ansätze zum Strukturlernen graphbasierter Modelle und diskutiert die Vor- und Nachteile der jeweiligen Methoden.
- LAGD Hill Climbing: Dieses Kapitel beschreibt den neuen Strukturlernalgorithmus, der im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Es werden die Funktionsweise und die Besonderheiten des Algorithmus im Detail erläutert.
- Implementierung: Dieses Kapitel beschreibt die Implementierung des Algorithmus in der WEKA-Entwicklungsumgebung. Es werden die technischen Herausforderungen und die gewählten Lösungsansätze diskutiert.
- Evaluierung: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Evaluierung des entwickelten Algorithmus. Es werden die Performance des Algorithmus in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit untersucht.
Schlüsselwörter
Strukturlernen, graphbasierte Modelle, verteiltes Wissen, maschinelles Lernen, Bayes'sche Netze, LAGD Hill Climbing, WEKA, Entwicklungsumgebung, Evaluierung, Performance, Skalierbarkeit.
- Quote paper
- Manuel Neubach (Author), 2005, Strukturlernen graphbasierter Modelle auf der Basis verteilten Wissens, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/77711
