Redes Bayesianas en la toma de decisiones
Las Redes Bayesianas son un área de creciente importancia para la investigación y aplicación en todos los campos de la Inteligencia Artificial.
La toma de decisiones es una función basada únicamente en el ejercicio del análisis de hechos concretos y se basa en gran medida en la capacidad de hacer inferencias sobre la ocurrencia de eventos futuros.
Las redes bayesianas organizan el análisis casuístico mediante un conjunto de variables y relaciones de dependencia entre ellas. Con ese modelo, se puede hacer inferencia bayesiana; es decir, estimar la probabilidad posterior de las variables no conocidas, en base a las variables conocidas.
Estos modelos bayesianos poseen diferentes aplicaciones para el diagnóstico, clasificación y decisión que brinde importante información en cuanto a cómo se relacionan las variables entre si, las cuales pueden ser interpretadas como relaciones de causa - efecto
Una Red Bayesiana es un modelo probabilístico que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un gráfico, son redes graficas sin ciclos en que se representan variables aleatorias y las relaciones de probabilidad que existen entre ellas las cuales permiten conseguir soluciones a problemas de decisión en casos de incertidumbre
La red Bayesiana es una herramienta usada en business analytics donde pueden crearse diferentes modelos dependiendo del caso de estudio según la concepción que tenga el analista y las condiciones del comportamiento de las variables. Esta herramienta sobresale debido a que no solo permite un análisis retrospectivo ( backward ), por ejemplo como una operación financiera que ha sido realizada en términos de riesgos operacionales; sino también hacia adelante ( forward ) donde la red puede calcular las probabilidades de pérdida o de beneficio futuro usando la regla de Bayes
Inferencia bayesiana
La incertidumbre es natural en el proceso de razonamiento donde se pueden establecer reglas para inferir de manera deductiva una proposición determinada que puede ser verdadera o falsa, según sea el límite de esta estimación. Dentro de los métodos de razonamiento se encuentran los Modelos Bayesianos , que simulan diferentes condiciones de incertidumbre cuando no se conoce si es verdadera o falsa la hipótesis enunciada en un rango de datos
Cuando se utilizan evidencias y observaciones para establecer que una suposición sea cierta , es lo que se denomina como Inferencia Bayesiana.
La inferencia bayesiana observa la evidencia y calcula un valor estimado según el grado de creencia planteado en la hipótesis. Esto implica que al tener mayor cantidad de datos disponibles se podrá obtener resultados más satisfactorios. Aplicando la inferencia Bayesiana es posible identificar distintos tipos de patrones de transición como estados de ganancias discretas en un gran conjunto de datos administrativos. Además, se puede investigar acerca de los efectos y las condiciones del mercado por medio de la estimación de un modelo probabilístico. También se puede estudiar y analizar las deficiencias futuras de las actividades operacionales de una empresa, con la aplicación del método de inferencia bayesiana, el cual no deberá basarse sólo en datos históricos, sino que se debe incluir el análisis de los diferentes escenarios para poder predecir un comportamiento futuro y la gravedad del riesgo . La capacidad del proceso de creación de las redes bayesianas apunta su aplicación a tácticas de toma de decisiones estratégicas. Las redes bayesianas se manifiestan en la toma de decisiones en general, en el análisis de riesgos, análisis de fiabilidad, en el desarrollo de sistemas expertos de marketing, etc.