Aquisição de conhecimento em sistemas especialistas probabilísticos por meio da descoberta do conhecimento em base de dados para construção de redes bayesianas

Abstract

Este trabalho consiste na realização da aquisição do conhecimento em sistemas especialistas probabilísticos, por meio da descoberta do conhecimento em base de dados, para a geração de redes bayesianas. Realiza-se nesta pesquisa, uma análise das versões free das ferramentas de aprendizagem em redes bayesianas Belief Network Power Constructor (BNPC), Bayesian Knowledge Discoverer (BKD) e Hugin Expert. Após a realização de um estudo comparativo das ferramentas, optou-se pela utilização do BNPC, por oferecer uma interface intuitiva e de fácil utilização, por apresentar variadas opções de bases de dados, entre outras vantagens observadas. A partir de uma base de dados sobre Diabetes Mellitus tipo 2, foi gerada uma rede bayesiana que posteriormente foi avaliada por uma especialista e considerada adequada, permitindo o relacionamento dos fatores de risco e complicações.