Diego Fernando Mahecha
Andrés Julián González
Wilmer Fabian Gavidia
Carlos Cantor Vargas
Modelo probabilístico que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo.
Herramienta para la estimación de probabilidades.
Obtiene las probabilidades de diversos sucesos ya que son la base para analizar las mismas.
?
¿Sucesos?
¿Probabilidades?
Conjunto de todos los resultados.
La probabilidad del suceso A mide la frecuencia relativa en la que ocurre dicho suceso.
Representación de nodos con arcos dirigidos para formar una red bayesiana.
Su representación matemáticamente esta descrita mediante la ecuación:
Técnicas de recolección de información, historias, resultados, antecedentes, etc.
1
Robo y Terremoto son causas para Juanllama y Mariallama, pero esa influencia sólo se produce a través de Alarma. Ni Juan ni María detectan directamente el robo ni los pequeños temblores de tierra.
2
No se hace referencia directa a las causas por las que María no podría oír la Alarma. Están implícitas en la tabla de probabilidades P(Mariallama|Alarma).
3
Hallar la probabilidad de obtener un 3 al lanzar un dado.
?
Hallar la probabilidad de obtener un 3 al lanzar un dado.
P(3) = 1 / 6 * 100 P(3) = 17 %
Donde:
3 = Suceso
1 = Caso Favorable
6 = Caso Posible
LANZAMIENTO DE MONEDA
Tenemos el siguiente experimento:
Lanzamos una moneda M, que puede tomar dos valores, cara o cruz. En función de resultado de lanzar esa moneda, lanzamos una de las posibles fichas, F1 o F2. Ambas fichas tienen dos caras, una roja y otra verde. Finalmente en funciona del resultado de lanzar la ficha lanzamos uno de los posibles dados (rojo y verde), y registramos el valor obtenido en dicho lanzamiento.
Supongamos que quiero saber si alguien de mi familia está en casa, basándome en la siguiente información:
Si mi esposa sale de casa, usualmente (pero no siempre) enciende la luz de la entrada. Hay otras ocasiones en las que también enciende la luz de la entrada. Si no hay nadie en casa, el perro está fuera. Si el perro tiene problemas intestinales, también se deja fuera. Si el perro está fuera, oigo sus ladridos. Podría oír ladridos y pensar que son de mi perro aunque no fuera así.
Fuera = nadie en casa.
Luz = Luz en la entrada.
Perro = Perro fuera.
Inst = Problemas Intestinales
Conocimiento de redes Semánticas.
Contar con información o antecedentes del suceso.
Conocimiento en probabilidad y estadistica.
Conocimiento de Matemáticas.
Text
Predicción de la supervivencia en cáncer de mama.
Representación geográfico de la incidencia del cáncer.
Usado para diagnosticar problemas de hardware.
Gratis.
Open source.
Basado en Java.
Extendible.
Editor de ontologías y marco de trabajo de bases de conocimiento.
Define la estructura de una ontología.
problemas cotidianos pueden ser resueltos con esta técnica de inteligencia artificial, por su capacidad de inferir conocimientos sobre otro previamente conocidos.
Gracias a su implementación se ha podido salvar muchas vidas hallando las posibles consecuencias de enfermedades, y físicamente hallando posibles errores en el desarrollo de infraestructuras.
José Carlos Santiesteban Rojas, (2012). Redes Bayesianas. Recuperado de Revista Vinculando: http://vinculando.org/articulos/redes-bayesianas.html
Marlon Rosalio, (2015). Redes Bayesianas. Recuperado de Youtube: https://youtu.be/e4xn1NVJk3w
José L. Ruiz Reina (Universidad de Sevilla), (2006). Introducción a las Redes Bayesianas. Recuperado de: https://www.cs.us.es/cursos/ia2-2005/temas/tema-08.pdf
Las ideas son como las pulgas, saltan de unos a otros, pero no pican a todos. George Bernard Shaw