Estrategias híbridas para mejorar las redes bayesianas [Spanish]

By Ádamo Lima Santana

Uno de los principales factores del ?xito de la miner?a de datos est? relacionado con la comprensibilidad de las pautas descubiertas por las t?cnicas de inteligencia computacional, siendo las redes bayesianas una de las m?s destacadas, si se considera la facilidad de interpretaci?n de los conocimientos lograda. Su sem?ntica cuantitativa y cualitativa, aliada a la comprensibilidad de los patrones descubiertos, motiva su aplicaci?n en el proceso de descubrimiento de conocimientos. Las redes bayesianas, sin embargo, como cualquier t?cnica de inteligencia computacional, presentan limitaciones y desventajas en cuanto a su uso; entre ellas podemos se?alar el aprendizaje de la estructura a partir de grandes conjuntos de datos y el suministro de inferencias a lo largo del tiempo. Este libro mostrar? las extensiones para la mejora de las redes bayesianas, presentando estrategias para mejorar sus propiedades, tratando aspectos como el rendimiento, as? como la interpretabilidad y el uso de sus resultados; incorporando modelos de regresi?n m?ltiple para el aprendizaje de la estructura, y aspectos temporales utilizando las cadenas de Markov. Los modelos deber?an ayudar a los usuarios a ampliar el ?mbito de aplicaci?n de este vers?til modelo para nuevos dominios y tareas.

• Format: Paperback
• Language: Spanish
• ISBN: 6202976330
• ISBN13: 9786202976336
• Release Date: January 2021
• Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
• Length: 68 Pages
• Weight: 0.25 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"