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Redes bayesianas
Definición:
Las redes bayesianas son un tipo de modelo probabilístico que representa las relaciones entre variables mediante un grafo dirigido acíclico, donde cada nodo representa una variable y cada arista indica la influencia directa de una variable sobre otra. Estas redes se utilizan para inferir la probabilidad de ocurrencia de eventos desconocidos basándose en la información disponible y las relaciones entre las variables. Son ampliamente utilizadas en campos como la inteligencia artificial, la medicina, la biología, entre otros, para modelar de manera efectiva situaciones de incertidumbre.
Redes Bayesianas: una herramienta poderosa en Ciencia Cognitiva y Ciencias de la Computación Cognitiva
Las redes bayesianas son un modelo probabilístico que combina teoría de grafos y probabilidades para representar de manera compacta y eficiente relaciones de dependencia entre variables en un sistema.
Aplicaciones en Ciencia Cognitiva
En el campo de la Ciencia Cognitiva, las redes bayesianas se utilizan para modelar el razonamiento humano y la toma de decisiones. Estas redes permiten representar cómo las creencias de una persona afectan sus acciones y juicios, lo que resulta crucial para comprender la mente humana.
Aplicaciones en Inteligencia Artificial
En Inteligencia Artificial, las redes bayesianas son fundamentales en sistemas expertos y en el procesamiento de información para la toma de decisiones. Estas redes son capaces de aprender de datos y mejorar su desempeño en la predicción de eventos futuros.
Aplicaciones en Ciencias de la Computación Cognitiva
En Ciencias de la Computación Cognitiva, las redes bayesianas se utilizan para desarrollar sistemas computacionales que imitan la forma en que los humanos razonan y toman decisiones. Estos sistemas son empleados en áreas como la robótica, la visión por computadora y la gestión del conocimiento.
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