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Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilística; son utilizadas para proveer: una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El obtener una red bayesiana a partir de datos es un proceso de aprendizaje que se divide en dos etapas: el aprendizaje estructural y el aprendizaje paramétrico. En este libro el autor propone un método de aprendizaje automático que optimiza las redes bayesianas aplicadas a las tareas de clasificación mediante la utilización de un método de aprendizaje híbrido que combina las ventajas de las técnicas de inducción de los árboles de decisión (TDIDT - C4.5) con las de las redes bayesianas.
About the author
Ingeniero en Informática graduado de la Universidad de Buenos Aires. Consultor experto para organismos internacionales, llevó adelante numerosos proyectos en América Latina. Socio fundador de empresas en Estados Unidos, Chile y Argentina especializadas en Gestión de Conocimiento y Tecnologías de la Información y la Comunicación aplicadas a la Salud
