Revisando Redes Bayesianas através da Introdução de Variáveis Não-observadas - Revoredo, Kate; Paes, Aline; Zaverucha, Gerson; Costa, Vitor Santos (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2009)
Uma questão importante em aprendizado de redes Bayesianas (RB) é como aprender a estrutura da rede na presença de variáveis não-observadas. Neste artigo, propomos uma nova abordagem que utiliza técnicas de revisão de teoria. O algoritmo proposto, denominado DAHVI, aplica uma heurística discriminativa e a partir dos exemplos identifica pontos potenciais na RB à inclusão de uma variável não-observada. Essas variáveis são incluídas através de um operador de revisão proposto neste artigo. O DAHVI é capaz de introduzir tantas variáveis não-observadas quantas forem necessárias para encontrar uma RB com uma melhor avaliação, podendo ser aplicado também a RB esparsas. Avaliamos com sucesso o DAHVI em 12 datasets reais.