Paralelização de inferência em redes credais utilizando computação distribuída para fatoração de matrizes esparsas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Pereira, Ramon Fortes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Credal network; Credal network inference; Eliminação de variáveis; Fatoração de matrizes esparsas; Inferência em redes credais; Rede credal; Sparse matrix factorization; Variables elimination
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20062017-165535/

Este estudo tem como objetivo melhorar o desempenho computacional dos algoritmos de inferência em redes credais, aplicando técnicas de computação paralela e sistemas distribuídos em algoritmos de fatoração de matrizes esparsas. Grosso modo, técnicas de computação paralela são técnicas para transformar um sistema em um sistema com algoritmos que possam ser executados concorrentemente. E a fatoração de matrizes são técnicas da matemática para decompor uma matriz em um produto de duas ou mais matrizes. As matrizes esparsas são matrizes que possuem a maioria de seus valores iguais a zero. E as redes credais são semelhantes as redes bayesianas, que são grafos acíclicos que representam uma probabilidade conjunta através de probabilidades condicionais e suas relações de independência. As redes credais podem ser consideradas como uma extensão das redes bayesianas para lidar com incertezas ou a má qualidade dos dados. Para aplicar a técnica de paralelização de fatoração de matrizes esparsas na inferência de redes credais, a inferência utiliza-se da técnica de eliminação de variáveis onde o grafo acíclico da rede credal é associado a uma matriz esparsa e cada variável eliminada é análoga a eliminação de uma coluna.