Redes Bayesianas

Las Redes Bayesianas son un grafo acíclico dirigido que consta de nodos que representan las variables aleatorias y los arcos son las dependencias probabilísticas de cada variable, las redes bayesianas son un conjunto de variables aleatorias representadas en un grafo dirigido, el arco entre dos variables x e y, significa una influencia directa de x sobre y.

 

Los nodos son cualquier variable como por ejemplo variables que se pueden medir, variables latentes o hipótesis. Las redes bayesianas son utilizadas para sistemas expertos y se pueden utilizar diversos tipos de algoritmos para recopilar conocimiento par a estos sistemas.

 

Figura 1. Ejemplo de una red bayesiana [1]

 

 

Los nodos representan variables aleatorias y los arcos las relaciones de dependencia. En esta red observamos que [1]:

  • Caries es una causa directa de Dolor y Huecos
  • Dolor y Huecos son condicionalmente independientes dada Caries
  • Tiempo es independiente de las restantes variables

 

Existen diferentes tipos de redes bayesianas [2]:

 

  • Naive Bayes = bayes “ingenuo” o Idiot’s Bayes

Forma de “V” => 2 ^ n estados en el nodo inferior

 

  • DBNs = Redes Bayesianas Dinámicas

Cambian con el tiempo (t, t+1, t+2…)

Lo pasado en t, tiene relación con lo que suceda en t+1

 

  • Redes Gaussianas = distribución gaussiana

Para nodos con variables continuas

 

  • Cadenas de Markov = subconjunto de las RB

 

Aplicaciones

Las redes bayesianas tienen múltiples aplicaciones, se puede aplicar este modelo en empresas que necesiten diagnosticar problemas o fallos o también para minería de datos.

A continuación tenemos algunos campos en donde podemos aplicar las redes bayesianas [3]:

 

 

  • Prevención del fraude
  • Prevención del abandono de clientes
  • Blanqueo de dinero
  • Marketing personalizado
  • Mantenimiento preventivo
  • Clasificación de datos estelares

Aplicaciones en empresas [1]:

 

  • Microsoft: Answer Wizard (Office), diagnostico de problemas de impresora.
  • Intel: Diagnostico de fallos de procesadores
  • HP: Diagnostico de problemas de impresora
  • Nasa: Ayuda a la decisión de misiones espaciales

 Por: Auliria Torres

Referencias

 

[1] José L. Ruiz Reina, Introducción a las Redes Bayesianas, Dpto. de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla, disponible en:

http://www.cs.us.es/cursos/ia2-2005/temas/tema-08.pdf

[2] Álvaro Marín Illera, Sistemas Expertos, Redes Bayesianas y sus aplicaciones, Semana ESIDE, Abril 2005, Universidad de Deusto, disponible en:

http://www.e-ghost.deusto.es/docs/2005/conferencias/Bayes05.pdf

 

[3] Red bayesiana, disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Red_bayesiana

 

[4] Jorge Luís Guevara Díaz, Redes Bayesianas, disponible en: http://jorge.sistemasyservidores.com/si_2008i/clases/claseiarazonamientoprobabilistico.pdf

 

[5] Carlos López de Castilla Vásquez, Clasificadores Por Redes Bayesianas, Universidad de Puerto Rico, disponible en:

http://grad.uprm.edu/tesis/lopezdecastilla.pdf

 

 




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