Um estudo sobre algoritmos para aprendizado estrutural de circuitos probabilísticos

Resumo

Este texto descreve um projeto de Iniciação Científica para o estudo de circuitos probabilísticos, que são modelos probabilísticos gerativos sobre os quais é possível realizar diferentes tipos de inferência de forma exata e computacionalmente eficiente. Um circuito probabilístico é especificado através de sua estrutura, um grafo direcionado acíclico que modela as relações de (in)dependência condicionais e contextuais entre as variáveis aleatórias do modelo, e de seus parâmetros, que são pesos associados às arestas do grafo e parâmetros de distribuições univariadas associadas às folhas. Nesse projeto, o aluno fará uma revisão da literatura dos principais algoritmos de aprendizado de estrutura de circuitos probabilísticos a partir de conjunto de dados, comparando suas complexidades em relação à dimensionalidade do problema e à quantidade de dados. Com base nesse estudo, o aluno implementará uma seleção dessas técnicas se utilizando da biblioteca de código aberto do grupo de pesquisa em linguagem Julia, comparando-as em relação à eficiência de inferência. (AU)