Resumen de Optimización de Redes Bayesianas basado en técnicas de aprendizaje por inducción
Normandi Rocío Tirado Ríos, Freddy Enrique Triana Litardo, Jorge Wilson Saa Saltos
Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilística; son utilizadas para proveer: una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El obtener una red bayesiana a partir de datos es un proceso de aprendizaje que se divide en dos etapas: el aprendizaje estructural y el aprendizaje paramétrico. En este trabajo se define un método de aprendizaje automático que optimiza las redes bayesianas aplicadas a clasificación mediante la utilización de un método de aprendizaje híbrido que combina las ventajas de las técnicas de inducción de los árboles de decisión (TDIDT - C4.5) con las de las redes bayesianas.
