Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Diagrama Causal Acíclico (DAG)
Representación gráfica de las relaciones causales donde los nodos son variables y las aristas dirigidas indican influencias causales directas, sin ciclos posibles para mantener la coherencia causal.
Intervención (Do-cálculo)
Operación causal que modifica activamente una variable en lugar de simplemente observarla, representada por el operador do() para distinguir los efectos de las intervenciones de las observaciones pasivas.
Confusión
Sesgo estadístico donde una variable externa influye tanto en la causa supuesta como en el efecto, creando una asociación espuria que debe controlarse en la inferencia causal.
Parametrización Causal
Especificación cuantitativa de las fuerzas de las relaciones causales en un modelo, incluyendo las probabilidades condicionales y los coeficientes de efecto necesarios para las predicciones contrafácticas.
Algoritmo Esperanza-Maximización (EM)
Método iterativo para estimar los parámetros de modelos probabilísticos con datos incompletos, alternando entre la estimación de las variables latentes (paso E) y la maximización de la verosimilitud (paso M).
Red de Decisión
Extensión de las redes bayesianas que incorpora nodos de decisión y de utilidad para modelar problemas de decisión secuencial bajo incertidumbre con inferencia probabilística.
Equivalencia Markoviana
Relación entre diferentes estructuras causales que producen las mismas independencias condicionales observables, haciendo imposible la identificación causal única sin datos experimentales.
Puente Causal
Variable intermedia en una cadena causal que transmite el efecto de una causa a un resultado, esencial para comprender los mecanismos y aplicar los criterios de identificación causal.