Задача локального автоматического обучения в алгебраических байесовских сетях: логико-вероятностный подход

Одной из проблем, сдерживающих развитие интеллектуальных информационных систем, является дефицит знаний (knowledge bottleneck). Среди перспективных способов его преодоления — решение задачи машинного обучения для моделей представления знаний с неопределенностью, которые используются в интеллектуальных системах. Алгебраические байесовские сети — одна из таких вероятностных графических моделей, отличающаяся от остальных тем, что позволяет представлять и обрабатывать интервальные оценки вероятности истинности. Цель работы — описать задачу автоматического обучения в отношении фрагмента знаний алгебраической байесовской сети, а также предложить пути ее решения и указать трудности, с которыми приходится сталкиваться.