Informace o projektu
Bayesovské sítě jsou příkladem pravděpodobnostního grafického modelu úspěšně používaného v různých reálných aplikacích, kde je třeba podpora rozhodování za nejistoty. Základní výhodou bayesovských sítí je, že umožňují pomocí orientovaného grafu modelovat vztahy mezi veličinami a následně tyto vztahy využít pro efektivní výpočty podmíněných pravděpodobností v modelu (tj. pro pravděpodobnostní inferenci). To umožňuje použití bayesovských sítí i v aplikacích, kde je třeba modelovat vztahy mezi stovkami veličin. Projekt "Metody strojového učení pro analýzu zdravotnických dat" bude vycházet z reálných dat o pacientech s akutním infarktem myokardu. Prvním krokem bude statistické testování známých modelů pro klasifikaci, regresi a pravděpodobnostní modelování s cílem predikovat výsledky léčby a modelovat náklady na léčbu. V druhé fázi budou navrženy nových modelů založených na bayesovských sítích a tyto modely budou testovány na reálných datech.