Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Redes Bayesianas
Modelos gráficos dirigidos que representan las dependencias condicionales entre variables aleatorias
Redes de Markov
Modelos gráficos no dirigidos para representar las dependencias simétricas entre variables
Inferencia Exacta
Algoritmos que calculan precisamente las distribuciones de probabilidad en las redes de creencia
Inferencia Aproximada
Métodos de estimación probabilística cuando la inferencia exacta es computacionalmente demasiado costosa
Campos Aleatorios Condicionales
Modelos discriminativos para la predicción estructurada basados en redes de Markov
Aprendizaje de parámetros
Estimación de probabilidades condicionales a partir de datos observados
Aprendizaje de estructura
Descubrimiento automático de la topología de la red a partir de datos
Métodos de Monte Carlo
Técnicas de muestreo estocástico para la inferencia probabilística
Paso de Mensajes
Algoritmos distribuidos que propagan la información local para realizar la inferencia global
Redes Dinámicas Bayesianas
Extensión temporal de las redes bayesianas para modelar las series temporales
Diagramas de Influencia
Modelos gráficos para la toma de decisiones bajo incertidumbre que combinan probabilidades y utilidades
Modelos Gráficos Híbridos
Redes que combinan variables discretas y continuas con distribuciones apropiadas
Inferencia Causal
Utilización de redes de creencia para modelar y razonar sobre las relaciones causales
Verosimilitud Variacional
Métodos de optimización para aproximar las distribuciones de probabilidad complejas
Grafos de factores
Representación unificada de modelos gráficos que facilita la implementación de algoritmos de inferencia