Bayesian Network
Modelo probabilístico gráfico que representa las relaciones condicionales entre variables. Se utiliza en la IA para tareas como la toma de decisiones y la predicción en entornos inciertos.Una red bayesiana es un modelo probabilístico gráfico que representa un conjunto de variables y sus dependencias condicionales mediante un grafo acíclico dirigido (DAG). Cada nodo es una variable aleatoria y cada arista indica una relación de dependencia probabilística.
Idea central
El modelo utiliza el teorema de Bayes para manejar la incertidumbre y calcular probabilidades condicionales. Esto permite realizar inferencias: dado un conjunto de observaciones, la red estima la probabilidad de otros eventos.
Aplicaciones
- Medicina: diagnóstico de enfermedades a partir de síntomas.
- Seguridad informática: detección de intrusiones y fraudes.
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN): desambiguación semántica, etiquetado gramatical.
- Planificación y toma de decisiones en contextos inciertos.
Las redes bayesianas pueden entenderse como una herramienta de razonamiento probabilístico que hace explícita la relación entre causas y efectos. Frente a modelos opacos, ofrecen una representación visual y matemática que facilita la interpretación y la explicación de resultados.
Cada nodo del grafo se acompaña de una tabla de probabilidad condicional que define cómo cambia la variable en función de sus “padres”. Gracias a algoritmos de inferencia, la red puede responder preguntas del tipo: “si observo este síntoma, ¿cuál es la probabilidad de que ocurra esta enfermedad?”.
Un aspecto muy valioso es que las redes bayesianas permiten realizar diagnósticos y predicciones incluso con datos incompletos. Esto las hace útiles en situaciones donde obtener toda la información es imposible o muy costoso, como en la predicción de riesgos financieros o en el análisis de ciberataques. Su principal reto sigue siendo la escalabilidad: a medida que aumentan el número de variables y relaciones, los cálculos se vuelven exponencialmente más complejos.
Referencia
- Jensen, F. V., & Nielsen, T. D. (2007). Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer.
