La asignación de Dirichlet latente es el método de referencia actual para el modelado de temas en PNL. Los campos aleatorios condicionales (CRF) son un método popular para el reconocimiento de entidades con nombre.
Según las redes de creencias profundas,
Se han utilizado redes de creencias profundas para generar y reconocer imágenes (Hinton, Osindero y Teh 2006, Ranzato et. Al. 2007, Bengio, 2007), secuencias de video (Sutskever y Hinton, 2007) y datos de captura de movimiento (Taylor et. al. 2007). Si el número de unidades en la capa más alta es pequeño, las redes de creencias profundas realizan una reducción de dimensionalidad no lineal y pueden aprender códigos binarios cortos que permiten la recuperación muy rápida de documentos o imágenes (Hinton y Salakhutdinov, 2006; Salakhutdinov y Hinton, 2007) .
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Según la red bayesiana,
Las redes bayesianas se usan para modelar creencias en biología computacional y bioinformática (redes reguladoras de genes, estructura de proteínas, análisis de expresión génica, aprendizaje de epistasis de conjuntos de datos GWAS) medicina, biomonitoreo, clasificación de documentos, recuperación de información, búsqueda semántica, procesamiento de imágenes, fusión de datos, sistemas de soporte de decisiones, ingeniería, apuestas deportivas, juegos, derecho, diseño de estudios y análisis de riesgos. Hay textos que aplican redes bayesianas a bioinformática e informática financiera y de marketing.
Todos los anteriores son modelos gráficos probabilísticos, por lo que sí, se usan en varios aspectos de la minería de datos. Creo que los más utilizados son los HMM para el reconocimiento de voz y el reconocimiento de escritura, como dijo Soumyadeep Chatterjee.
