Continuous Learning of the Structure of Bayesian Networks: A Mapping Study

Bayesian networks can be built based on knowledge, data, or both. Independent of the source of information used to build the model, inaccuracies might occur or the application domain might change. Therefore, there is a need to continuously improve the model during its usage. As new data are collected, algorithms to continuously incorporate the updated knowledge can play an essential role in this process. In regard to the continuous learning of the Bayesian network’s structure, the current solutions are based on its structural refinement or adaptation. Recent researchers aim to reduce complexity and memory usage, allowing to solve complex and large-scale practical problems. This study aims to identify and evaluate solutions for the continuous learning of the Bayesian network’s structures, as well as to outline related future research directions. Our attention remains on the structures because the accurate parameters are completely useless if the structure is not representative

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

A comparative study between generation techniques semiautomatic probability tables of nodes in bayesian networks.

Um dos desafios para o uso de redes Bayesianas refere-se à construção das Tabelas de Probabilidade dos Nós (TPN). Dado que a complexidade para definição de TPN cresce exponencialmente, para redes Bayesianas de larga escala torna-se impraticável a definição manual das TPN. Existem diversas técnicas que abordam este problema, dentre elas, métodos de construção semiautomática de TPN. O objetivo deste trabalho é mensurar e comparar a capacidade de modelagem de TPN e acurácia de alguns destes métodos: Weighted Sum Algorithm (WSA), Ranked Nodes Method (RNM), uma adaptação do Analytic Hierarchy Process (AHP) para o contexto de redes Bayesianas, e uma combinação do WSA com o AHP. Dessa forma, um estudo de caso com duas unidades de análise e um experimento controlado foram realizados. No estudo de caso participaram quatro especialistas de domínio e foram construídas quatro redes Bayesianas para estimativa de valor com os métodos WSA e RNM. A acurácia dos métodos foi avaliada com dados históricos e cenários simulados. No que se refere ao experimento controlado, foi adotado um Delineamento em Blocos Casualizados Completo (DBC). Participaram do experimento dez desenvolvedores de software que aplicaram os métodos para quantificar incertezas em uma rede Bayesiana. Estes mesmos desenvolvedores definiram manualmente TPN que serviram como referência para medir a capacidade de modelagem e acurácia dos métodos semiautomáticos. Foram utilizadas as seguintes medidas de similaridade para medir a capacidade de modelagem dos métodos: Brier Score (BS), Distância Euclidiana (ED) e Erro Médio Absoluto (EM). Para medir a acurácia foi utilizado a Proporção de Acertos (PA) dos métodos. A principal limitação deste estudo foi o escopo reduzido para quatro métodos, decorrente dos altos custos envolvidos na aplicação dos mesmos. A partir dos resultados obtidos, foi possível concluir que há diferenças estatisticamente significativas entre os métodos e o método de melhor desempenho é o RNM, seguido do WSA, WSA-AHP e AHP.One of the challenges for the use of Bayesian networks is the construction of the Node Probability Tables (NPT). The complexity for defining NPT is exponential, for large-scale Bayesian networks, it is not feasible to manually define NPT. There are several techniques that address this problem, among them, semiautomatic methods for the construction of NPT. The objective of this work is to measure and compare the modelling capability and accuracy of some of these methods: Weighted Sum Algorithm (WSA), Ranked Nodes Method (RNM), an adaptation of the Analytic Hierarchy Process (AHP) to the context of Bayesian networks, and a combination of WSA and AHP. Therefore, a case study with two units of analysis and a controlled experiment was performed. The accuracy of the methods was evaluated using historical data and simulated scenarios. Regarding the controlled experiment, a Randomized Complete Block Design (RCBD) was adopted. Ten software developers participated in the experiment and applied the methods to quantify uncertainties in a Bayesian network. These same developers manually defined NPT that served as a reference to measure the modelling capabilities and accuracy of the methods. The following measures of similarity were used to measure the modelling capacity of the methods: Brier Score (BS), Euclidean Distance (ED) and Mean Absolute Error (MAE). In order to measure the accuracy, the Accuracy Ratio (AR) of the methods was used. The main limitation of this study is its reduced scope of four methods due to the high costs involved in their application. According to the results obtained, it is possible to conclude that there are statistically significant differences between the methods. The method that presented the best result was the RNM, followed by the WSA, WSA-AHP and AHP.Cape

Um método para implementar redes bayesianas baseadas em nós ranqueados

Recentemente, redes Bayesianas estão se tornando populares para auxiliar na tomada de decisões. No entanto, ainda há desafios para sua aplicação prática em problemas de larga escala. Um dos desafios refere-se à definição das funções de probabilidade. Na literatura, utiliza-se o conceito de nós ranqueados baseado em distribuição Normal truncada para simplificar a definição de funções de probabilidade a partir do conhecimento de especialistas. Por outro lado, na literatura, não há detalhes de uma solução completa para nós ranqueados. Atualmente, esta solução está disponível apenas em uma ferramenta comercial. A contribuição principal deste trabalho refere-se à demonstração detalhada de um método para definição de funções de probabilidade para nós ranqueados, apresentando os passos necessários para misturar distribuições Normais truncadas e converter a distribuição resultante para uma tabela de probabilidade dos nós. Para validação, os resultados da nossa solução foram comparados com a solução disponível no mercado, sendo equivalentes, dentro de uma margem de erro de 5%. De acordo com os testes realizados, a solução proposta alcançou performance melhor que a solução comercial existente

Avaliar sob a perspectiva da gestão do fazer docente: desvendando caminhos da avaliação da aprendizagem na educação online

Este texto apresenta breve explanação sobre a avaliação da aprendizagem, cuja finalidade é apoiar o professor em sua práxis na educação online. Busca encontrar caminhos para um fazer docente ao atuar na sala de aula (presencial e/ou online), por meio de avaliações diagnósticas, formativas e somativas. Enfatizamos que a ideia contida no texto não abraça a avaliação sob o singelo olhar de Pollyanna, muito menos a enquadra em uma leitura dura e rigorosa de puro controle dos alunos para fins específicos de manter a hegemonia do poder do professor detentor do conhecimento, mas sim numa perspectiva freiriana, de uma ação docente humanista que busca a autonomia do educando para que este se torne sujeito do seu próprio desenvolvimento; deste modo, na perspectiva de uma pedagogia da autonomia, também a avaliação deve ser sustentada no diálogo, na discussão e no debate entre o educador e o educando (FREIRE, 1996). Este capítulo trata dos modelos de avaliação da aprendizagem como elementos essenciais de apoio ao fazer pedagógico, por meio dos quais alunos e professor dialogam no processo de ensino e de aprendizagem na tentativa de encontrar caminhos que lhes façam desvendar este complexo mecanismo de como se dá a aprendizagem. O texto está alicerçado na literatura pertinente, contudo, trás em seu cerne a experiência vivenciada pelos pesquisadores face ao trabalho de doutoramento em tecnologia educativa (que se encontra em sua fase final), traz resultados de uma pesquisa sobre gestão da avaliação em disciplinas de um curso de licenciatura a distância (educação online) de uma universidade do Nordeste do Brasil, pertencente ao sistema UAB. O curso utiliza o ambiente virtual de aprendizagem Moodle e foram experimentadas as modalidades de avaliação diagnóstica, formativa e somativa, tendo sido utilizada a ferramenta smartphone a fim de criar um elo de aproximação e empatia entre alunos e docente. Esse dispositivo facilitou o acompanhamento e a avalição dos alunos quanto ao processo de construção coletiva do conhecimento em uma perspectiva de gestão da aprendizagem e do fazer docente na educação online.info:eu-repo/semantics/publishedVersio