Institute of Information Theory and Automation

You are here

Publication details

Optimized Bayesian Dynamic Advising: Theory and Algorithms

Monography

Kárný Miroslav, Böhm Josef, Guy Tatiana Valentine, Jirsa Ladislav, Nagy Ivan, Nedoma Petr, Tesař Ludvík


publisher: Springer, (London 2006)

research: CEZ:AV0Z10750506

project(s): 1ET101050403, GA AV ČR, GA102/03/0049, GA ČR, GP102/03/P010, GA ČR, 1ET100750404, GA AV ČR, 1M0572, GA MŠk

keywords: Bayesian estimation, dynamic advising, dynamic finite mixtures, fully probabilisitc design

abstract (eng):

This work summarizes the theoretical and algoritmic basis of optimized probabilistic advising. It developed from a series of targeted research projects supported by EC & Czech grant bodies. The source text has served as a common basis of communication for the research team. The final text may serve as - a grand example of dynamic Bayesian decision making - a reference to ready particular solutions in learning and optimization of decision-making strategies - a source of open challenging research problems.

abstract (cze):

Tato práce shrnuje teoretické a algoritmické základy optimalizovaného dynamického poradního systému. Systém vznikl během navazující série výzkumných projektů podporovaných Evropskou komisí a českými grantovými agenturami. Výsledný text může sloužit jako i) příklad dynamického bayesovského rozhodování ii) referenční příručka řešení řady dílčích problémů v oblasti učení a optimalizace rozhodovacích strategií iii) zdroj složitých otevřených výzkumných problémů.

Cosati: 09I, 12B, 09M

RIV: BC

2012-12-21 16:10