{"id":99678,"date":"2010-12-03T00:00:00","date_gmt":"2010-12-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/on-the-use-of-probabilistic-graphical-models-bayesian-and-dependency-networks\/"},"modified":"2010-12-03T00:00:00","modified_gmt":"2010-12-03T00:00:00","slug":"on-the-use-of-probabilistic-graphical-models-bayesian-and-dependency-networks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/on-the-use-of-probabilistic-graphical-models-bayesian-and-dependency-networks\/","title":{"rendered":"On the use of probabilistic graphical models: bayesian and dependency networks"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Juan  Luis Mateo Cerdan <\/strong><\/h2>\n<p>Esta tesis est\u00e1 centrada en el campo de los modelos gr\u00e1ficos probabil\u00edsticos. En ella se desarrollan propuestas centradas en las redes bayesianas y redes de dependencia.  en cuanto a las redes bayesianas se presentan una serie de algoritmos de aprendizaje estrutural eficientes basados en el paradigma de b\u00fasqueda con m\u00e9trica. Esta familia de algoritmos propuestos se basan en la restricci\u00f3n del espacio de b\u00fasqueda durante el propio proceso de b\u00fasqueda para reducir, de manera considerable, el coste computacional del mismo. Asimismo, se demustra te\u00f3ricamente que el resultado obtenido por estos algoritmos es un mapa de independencia (i-mapa) de la distribuci\u00f3n original, de forma que se garantiza un resultado con una calidad m\u00ednima.  en cuanto a los desarrollos realizados con redes de dependencia, \u00e9stos se encuadran en dos bloques. Por un lado la clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica y por otro el uso de este modelo en optimizaci\u00f3n combinatoria dentro de los algoritmos de estimaci\u00f3n de distribuciones (aed). en el primer caso se presentan tres propuestas principales para usar las redes de dependencia en clasificaci\u00f3n. En la primera se propone un algorimo que aprende el modelo utilizando test de independencia. En la segunda se propone el aprendizaje de una red de dependencia como paso intermedio para aprender un clasificador basado en red bayesiana. por \u00faltimo, se presenta un clasificador con redes de dependecia basado en el paradigma de multi-redes, o multinets en ingl\u00e9s. En este punto se hace uso de otra propuesta presentada en esta tesis para paliar unos de los problemas intr\u00ednsecos de las redes de dependencia: las inconsistencias param\u00e9tricas.  en lo que concierne al uso de las redes de dependencia con aeds se presentan dos algoritmos, siendo el seg\u00fando una evoluci\u00f3n y mejora del primero. Ellos est\u00e1n basados en la facilidad de aprendizaje de las redes de dependencia y adem\u00e1s presentan la novedad de generar un modelo multivariado cuando en el aprendizaje s\u00f3lo se han utilizado estad\u00edsticos de orden dos, con el consiguiente ahorro computacional. La evoluci\u00f3n de la segunda propuesta se basa en modelar las distribuciones de probabilidad de cada variable del modelo mediante la combinaci\u00f3n de distribuciones bivariadas utilizando funciones de combinaci\u00f3n, en este caso la funci\u00f3n media.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>On the use of probabilistic graphical models: bayesian and dependency networks<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 On the use of probabilistic graphical models: bayesian and dependency networks <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Juan  Luis Mateo Cerdan <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Castilla-la mancha<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 12\/03\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Antonio Gamez Martin<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Luis Miguel De campos iba\u00f1ez <\/li>\n<li>thomas d. Nielsen (vocal)<\/li>\n<li>Juan  Francisco Huete guadix (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Antonio Lozano alonso (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Juan Luis Mateo Cerdan Esta tesis est\u00e1 centrada en el campo de los modelos gr\u00e1ficos probabil\u00edsticos. 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