Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Algoritmo de Belief Propagation
Algoritmo de paso de mensajes exacto para árboles y aproximativo para grafos con ciclos, calculando las creencias marginales al propagar información entre nodos vecinos.
Redes bayesianas
Modelos gráficos probabilísticos dirigidos que representan dependencias condicionales entre variables aleatorias, utilizados para el razonamiento bajo incertidumbre y la toma de decisiones.
Redes de Markov
Modelos gráficos probabilísticos no orientados donde las aristas representan dependencias mutuas, caracterizados por distribuciones de Gibbs y propiedades de Markov globales.
Evidencia
Información observada sobre ciertas variables del modelo, utilizada para condicionar los cálculos de inferencia y actualizar las distribuciones de probabilidad de las variables no observadas.
Cálculo de marginales
Operación fundamental que consiste en calcular la distribución de probabilidad de un subconjunto de variables integrando sobre todas las demás variables del modelo.
Algoritmo de Hugin
Implementación específica de la inferencia exacta en los árboles de unión, utilizando una propagación bidireccional de mensajes para un cálculo óptimo de las marginales.
Algoritmo de Shafer-Shenoy
Variante de la inferencia exacta en los árboles de unión separando explícitamente las fases de recolección y distribución, evitando la división por ceros potenciales.
Cliques
Subconjuntos de nodos que forman subgrafos completos en un grafo, jugando un papel central en la construcción de árboles de unión y la organización de los cálculos.
Complejidad temporal exponencial
Propiedad intrínseca de la inferencia exacta en los modelos gráficos generales, donde el tiempo de cálculo crece exponencialmente con el tamaño de las cliques o la treewidth del grafo.
Treewidth
Medida de complejidad estructural de un grafo que determina la eficiencia de la inferencia exacta, definida como el tamaño máximo de las cliques menos uno en una descomposición arbórea óptima.
Factorización
Descomposición de una distribución de probabilidad conjunta compleja en producto de factores más simples, explotando las propiedades de independencia condicional del modelo gráfico.