Una red bayesiana esencialmente tiene variables aleatorias y una estructura gráfica que codifica las dependencias entre las variables. Por ejemplo, considere el siguiente gráfico:
Lo que codifica este gráfico es lo siguiente:
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- La probabilidad de ‘lluvia’ depende de si está ‘nublado’: Nublado = Verdadero => Mayor probabilidad de lluvia
- La probabilidad de ‘rociador’ depende de si está ‘nublado’: Nublado = Verdadero => Baja probabilidad de rociador
- La probabilidad de ‘hierba mojada’ depende tanto de ‘rociador’ como de ‘lluvia’: si alguno de esos factores es cierto, es probable que la hierba mojada también lo sea.
Ahora, hay algoritmos para realizar ‘entrenamiento’ e ‘inferencia’ en estos gráficos: el entrenamiento implica aprender la relación entre los nodos dados los datos etiquetados, y la inferencia implica calcular la probabilidad de algunas variables dado que se observa que las otras variables están en un estado específico [por ejemplo, sabes que Rain = True en el ejemplo anterior].
Este marco puede usarse en una variedad de aplicaciones. Una de las aplicaciones comunes son los modelos ocultos de Markov (HMM). Suponga que recibe un conjunto de oraciones en inglés y desea aprender a predecir la parte del discurso de cada palabra en una oración invisible. Puede modelar este problema como un HMM:
Aquí, t son las etiquetas que deben predecirse, y w son palabras que se observan. Dadas las palabras, desea encontrar la secuencia más probable de etiquetas.
[1] Redes bayesianas
[2] Modelo de Markov oculto en MP3 para etiquetado de puerto de voz · CS 6501: Minería de texto
