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Correção do exercício da unidade Tamanho da fonte Sair da correção Questão 4 Correta Pontuação 5/5 Em muitos problemas reais, não há informações completas sobre o ambiente, seja por falha na coleta dos dados, imprecisão do aparelho de coleta ou até mesmo sendo a informação de impossível obtenção. Nestes casos técnicas que trabalham com o raciocínio probabilístico podem ser interessantes. Métodos de raciocínio probabilístico Questões realizadas: podem trabalhar bem em ambientes onde existem informações parciais (incompletas) ou 4 de 5 informações aproximadas (não exatas), ou seja, tais métodos podem ser aplicados sobre incertezas. Em ambientes de incerteza é possével utilizar-se de ferramentas como a Teoria 1 2 3 4 5 da Probabilidade com enfoque Bayesiano, que considera a probabilidade como o grau de certeza da ocorrência de um evento.Entre os métodos estatísticos utilizados em I.A., destaca-se o aprendizado Bayesiano, que utiliza um modelo probabilístico baseado no Acertou Errou conhecimento prévio do problema, o qual é combinado com exemplos de treinamento para determinar a probabilidade final de uma hipótese (Mitchel citado por Rezende, 2004, p.93). A partir deste cenário, julgue as afirmativas a seguir em (V) Verdadeiras ou (F) Falsas. Anterior Próximo ( ) Redes bayesianas são modelos de representação do conhecimento que trabalham com o conhecimento incerto e incompleto por meio do Teorema de Bayes, publicado pelo matemático Thomas Bayes em 1763; ( ) Os sistemas baseados em redes Bayesianas não são capazes de gerar automaticamente predições ou decisões mesmo na situação de inexistência de algumas peças de informação; ( ) Nos anos 60 foram experimentadas técnicas de teoria da decisão e técnicas Bayesianas em problemas de diagnóstico médico; ( ) A técnica de Redes Bayesianas é uma abordagem interpretativa e analítica para a Inteligência Artificial Probabilística e tem sido utilizada recentemente em diversas áreas como, por exemplo, estimação de risco operacional, diagnóstico médico, credit scoring, projeto de jogos computacionais, imputação de dados, entre outras. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: Sua resposta CorretaComentário Analisemos as sentenças: ( ) Redes bayesianas são modelos de representação do conhecimento que trabalham com o conhecimento incerto e incompleto por meio do Teorema de Bayes, publicado pelo matemático Thomas Bayes em 1763; De acordo com (RUSSEL e NORVIG, 2013), agentes inteligentes existem em uma situação de incerteza, que se dá pela capacidade de observar o ambiente apenas de maneira parcial, pelo não-determinismo do ambiente, ou por uma combinação de ambos e para resolver essa situação, um método bastante eficaz é o método probabilístico, que leva em consideração as probabilidades de cada ação levar a um resultado esperadoou, pelo menos, a uma configuração do ambiente mais favorável ao agente.Os autores afirmam que o método probabilístico é representado pelas Redes Bayesianas, baseadas no trabalho de Thomas Bayes, estatístico e filósofo inglês do século XVIII. ( )Os sistemas baseados em redes Bayesianas não são capazes de gerar automaticamente predições ou decisões mesmo na situação de inexistência de algumas peças de informação; Falsa. Veja que essa afirmação condiz o que foi conceitualizado por (RUSSEL e NORVIG, 2013) na descrição acima. ( )Nos anos 60 foram experimentadas técnicas de teoria da decisão e técnicas Bayesianas em problemas de diagnóstico médico; Verdadeira. Redes Bayesianas são diagramas que organizam o conhecimento numa dada área através de um mapeamento entre causas e efeitos. Além disso, os sistemas baseados em redes Bayesianas são capazes de gerar automaticamente predições ou decisões mesmo na situação de inexistência de algumas peças de informação. Portanto, as redes bayesianas são muito utilizadas em sistemas de diagnóstico médico. ( )A técnica de Redes Bayesianas é uma abordagem interpretativa e analítica para a Inteligência Artificial Probabilística e tem sido utilizada recentemente em diversas áreas como, por exemplo, estimação de risco operacional, diagnóstico médico, credit scoring, projeto de jogos computacionais, imputação de dados, entre outras. Verdadeira. Segundo Mitchel, citado por Rezende (2004, p.93), entre os métodos estatísticos, destaca- se o aprendizado Bayesiano, que utiliza um modelo probabilístico baseado no conhecimento prévio do problema, o qual é combinado com exemplos de treinamento para determinar a probabilidade final de uma hipótese. Assim, as Redes Bayesianas são uma abordagem interpretativa e analítica para o raciocínio probabilista e tem sido utilizada recentemente em diversas áreas como, por exemplo, estimação de risco operacional, diagnóstico médico, credit scoring, projeto de jogos computacionais, imputação de dados, entre outras.