Algoritmo de Redes Bayesianas

Son modelos probabilísticos gráficos que representan un conjunto de variables y sus dependencias condicionales mediante un grafo dirigido acíclico.

Se basan en el teorema de Bayes para calcular probabilidades considerando conocimientos previos y datos observados, permitiendo inferencias sobre eventos inciertos.

En el ámbito de la inteligencia artificial, se utilizan para tareas como diagnóstico, toma de decisiones y predicción, dada su capacidad para manejar incertidumbre y relaciones causales.

Se construyen a partir de datos o expertos humanos, y su entrenamiento implica estimar tanto la estructura como los parámetros que definen las distribuciones de probabilidad.

Son efectivos en problemas donde las variables tienen interdependencias complejas y el conocimiento parcial puede evolucionar.