Redes Bayesianas en la toma de decisiones

05.07.2015 17:57

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.