Resumen

Las Redes Bayesianas son modelos probabilísticos gráficos a través de los cuales podemos adquirir, capitalizar y explotar conocimiento. Se están convirtiendo en una herramienta importante para la investigación y aplicaciones en inteligencia artificial y muchos otros campos en la última década. Este artículo presenta las redes Bayesianas y discute el problema de inferencia en dichos modelos. Propone una declaración del problema y el método propuesto para calcular distribuciones de probabilidad. También utiliza la D-separación para simplificar el cálculo de probabilidades en las redes Bayesianas. Dada una red Bayesiana sobre una familia de variables aleatorias, este artículo presenta un resultado sobre el cálculo de la distribución de probabilidad de un subconjunto utilizando por separado un algoritmo de cálculo y propiedades de D-separación. También muestra la unicidad del resultado obtenido.

• Materias:Funciones analíticas Sistemas algebraicos Gráficas de control Soluciones paramétricas Convergencia estadística
• Subjects:Analytic functions Algebraic systems Control charts Parametric solutions Statistical convergence
• Palabras claves:Redes bayesianas; Modelos probabilísticos; Inteligencia artificial; Problema de inferencia; Distribuciones de probabilidad; D-separación
• Keywords:Bayesian networks; Probabilistic models; Artificial intelligence; Inference problem; Probability distributions; D-separation