DAILY PAPER REVIEW

1230_Probabilistic inference

 

 

1. 논문제목: Probabilistic inference and influence diagrams

   저널: Operations Research Society of America
     
저자: Ross D. Shachter

 

2. 주저자 배경

주저자 Ross D. Shachter 미국 Stanford University Management Science and Engineering 에서 부교수로 근무하고 있다.

 

3. 논문 요약

연구는 변수들간의 확률적인 관계들을 추론과 diagram 활용하여 해석하고자 적용을 언급해 놓은 연구이다. Influence diagram 주로 확률과 결정을 해석하는 모델에 이용되는 방법이다. 상수, 불특정 변수량, 결정들, 혹은 목적이 있는 변수들을 노드에서 고려하게 된다. 노드에서는 변수들간의 조건적인 확률 (conditional independence) 계산하게 되는데, 위와 같은 influence diagram 통해 변수들 간의 추론을 실시하고 상호 관련성을 해석하게 된다. 방법론은 결정을 내리는데 수반되는 여러 가지 문제점들을 효율적으로 해결할 있게 해준다.

 

4. 논문의 독창성

논문은 Bayesian Network 기본적인 개념인 확률적인 추론 (probabilistic inference) 대한 정의 상세한 설명을 해놓은 연구이다.

 

5. 논문의 적용 가능성

연구에서 확률론적인 추론의 과정을 좀더 상세하게 정의함으로써 현재 진행중인 연구의 변수들간의 관계를 좀더 체계적으로 해석 있다.

 

6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr

첨부 (1)
20131230_Probabilistic inference.pdf
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