Aprendizaje estructural de redes bayesianas: un enfoque basado en puntaje y búsqueda

• Cardozo Ojeda, Erwing Fabián ^[1] ; Arguello Fuentes, Henry ^[2]
  1. [1] Universidad Industrial de Santander

     Universidad Industrial de Santander

     Colombia

     
  2. [2] Escuela de sistesmas, ingenieria e informatica
• Localización: Ciencia e Ingeniería Neogranadina, ISSN-e 0124-8170, Vol. 21, Nº. 1, 2011
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A bayesian networks structure learning: a scoring and search based approach
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• Resumen
  • español

    Una de las más recientes representaciones de conocimiento bajo incertidumbre son las Redes Bayesianas cuyo mayor atractivo es la propiedad de poder obtener dicha representación a partir de una gran cantidad de datos. El problema radica en que obtener la estructura de una red (procedimiento comúnmente llamado aprendizaje) es un problema NP-Duro, por lo cual se ha realizado una gran cantidad de trabajos para hacer el aprendizaje en los cuales, uno de los enfoques más conocidos es el llamado Basado en puntaje y búsqueda. Este artículo revisa las definiciones básicas de las Redes bayesianas, el enfoque basado en puntaje y las búsquedas y sus derivados, esto es, el enfoque híbrido y la búsqueda de clases de equivalencia; además, describe algunos algoritmos para cada enfoque y presenta un resumen de los resultados de los últimos trabajos realizados.

  • English

    One of the most recent knowledge representations under uncertainty are Bayesian Networks whose main captivation is the property to obtain such a representation from a large amount of data. The issue is that getting a network structure is a NP-hard problem –commonly a learning process–, so there has been a lot of learning work where one of the best known methods is called based scoring and search approach. This paper reviews the basic definition of Bayesian networks, the scoring-and- search-based approach and by-products, that is, the hybrid approach and the search for equivalence classes; in addition, describes some algorithms for each approach and gives a summary of results of recent work.