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Aprendizaje estructural de redes bayesianas: Un enfoque basado en puntaje y búsqueda

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<span>Una de las más recientes representaciones de conocimiento bajo incertidumbre son las Redes Bayesianas cuyo mayor atractivo es la propiedad de poder obtener dicha representación a partir de una gran cantidad de datos. El problema radica en que obtener la estructura de una red (procedimiento comúnmente llamado aprendizaje) es un problema NP-Duro, por lo cual se ha realizado una gran cantidad de trabajos para hacer el aprendizaje en los cuales, uno de los enfoques más conocidos es el llamado Basado en puntaje y búsqueda. Este artículo revisa las definiciones básicas de las Redes bayesianas, el enfoque basado en puntaje y las búsquedas y sus derivados, esto es, el enfoque híbrido y la búsqueda de clases de equivalencia; además, describe algunos algoritmos para cada enfoque y presenta un resumen de los resultados de los últimos trabajos realizados.</span>
Title: Aprendizaje estructural de redes bayesianas: Un enfoque basado en puntaje y búsqueda
Description:
<span>Una de las más recientes representaciones de conocimiento bajo incertidumbre son las Redes Bayesianas cuyo mayor atractivo es la propiedad de poder obtener dicha representación a partir de una gran cantidad de datos.
El problema radica en que obtener la estructura de una red (procedimiento comúnmente llamado aprendizaje) es un problema NP-Duro, por lo cual se ha realizado una gran cantidad de trabajos para hacer el aprendizaje en los cuales, uno de los enfoques más conocidos es el llamado Basado en puntaje y búsqueda.
Este artículo revisa las definiciones básicas de las Redes bayesianas, el enfoque basado en puntaje y las búsquedas y sus derivados, esto es, el enfoque híbrido y la búsqueda de clases de equivalencia; además, describe algunos algoritmos para cada enfoque y presenta un resumen de los resultados de los últimos trabajos realizados.
</span>.

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