Bayesian Belief Networks (Redes de Creencias Bayesianas)

Son modelos gráficos probabilísticos que representan un conjunto de variables y sus relaciones de dependencia condicional a través de un grafo dirigido acíclico.

Se utilizan para razonar y tomar decisiones bajo incertidumbre mediante el cálculo de probabilidades.

Cada nodo del grafo representa una variable aleatoria, mientras que los arcos indican relaciones causales o de dependencia directa entre las variables.

Las probabilidades condicionales se calculan usando el Teorema de Bayes, lo que permite actualizar automáticamente las creencias al obtener nueva información.

Son ampliamente aplicadas en áreas como la toma de decisiones, el diagnóstico médico, la previsión financiera y el procesamiento del lenguaje natural.

Se caracterizan por combinar principios de aprendizaje automático con estadísticas bayesianas para modelar fenómenos inciertos.