Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Oniśko, A." wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Knowledge acquisition from human experts for building bayesian network models
Pozyskiwanie wiedzy od ekspertów w budowaniu modeli sieci bayesowskich
Autorzy:
Oniśko, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341063.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
pozyskiwanie wiedzy
inżynieria wiedzy
sieci bayesowskie
knowledge acquisition
Bayesian network
parameter elicitation
Opis:
Knowledge acquisition from experts is a costly and time-consuming task. While domain experts have the necessary knowledge and expertise, they rarely have the experience needed to translate this knowledge into the model. This paper describes typical problems that are encountered by knowledge engineers when building Bayesian network models and illustrates some practical techniques to overcome them. The presented examples capture the problems that occurred during elicitation the numerical parameters of the model for diagnosis of liver disorders.
Pozyskiwanie wiedzy od ekspertów jest kosztownym i czasochłonnym zadaniem. Pomimo ogromnej wiedzy i doświadczenia, jakie posiadają eksperci, niejednokrotnie nie potrafią ich przenieść na tworzony model. Poniższy artykuł opisuje przykłady problemów, z jakimi może się zetknąć inżynier wiedzy w trakcie budowania modeli sieci bayesowskich, jak również proponuje rozwiązania tych problemów. Prezentowane przykłady dotyczą problemów, jakie pojawiły się w trakcie pozyskiwania od eksperta parametrów numerycznych modelu sieci bayesowskiej do diagnozowania chorób wątroby.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 109-119
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Probabilistic graphical model supporting early diagnosis of autism spectrum disorder
Probabilistyczny model wspierający wczesne diagnozowanie autyzmu
Autorzy:
Szczygieł, J.
Oniśko, A.
Świderska, J.
Krysiewicz, E.
Sienkiewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88424.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci bayesowskie
diagnozowanie medyczne
autyzm
Opis:
Bayesian networks are recognized as a suitable tool for modelling diagnostic problems. The power of this modelling is that it can combine knowledge coming from different sources. For example, in case of medical domain, the expert knowledge can be merged along with the medical data. This paper presents a Bayesian network model for early diagnosis of autism. The model was built based on the medical literature and then was revised by two domain experts. Our tool is dedicated to parents that can perform an early diagnosis of their child before visiting a specialist.
Sieci bayesowskie są często używanym narzędziem w rozwiązywaniu problemów diagnostycznych. Jedną z zalet tego narzędzia jest mozliwość łączenia wiedzy pochodzącej z różnych źródeł. Na przykład, wiedza ekspertów może być połączona z danymi. W naszym artykule prezentujemy model sieci bayesowskiej wspomagający wczesne diagnozowanie autyzmu. Model został zbudowany w oparciu o literaturę medyczną, a następnie zweryfikowany przez ekspertów. Narzędzie, które stworzyliśmy jest dedykowane rodzicom, którzy mogą dokonać wstępnej diagnozy zanim skontaktują się ze specjalistą.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2014, 11; 151-164
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies