Razonamiento probabilístico en sistemas inteligentes: Redes de inferencia plausible

Opiniones de los lectores

El libro ha sido elogiado como un clásico de la inteligencia artificial, en particular por su tratamiento de las redes bayesianas y el razonamiento probabilístico. Muchas reseñas destacan su carácter exhaustivo, su accesibilidad para principiantes y su importancia en el desarrollo de la IA. Sin embargo, hay quejas significativas sobre el formato y los errores de la versión Kindle, que afectan a su usabilidad, especialmente en la representación de fórmulas matemáticas.

Obra clásica y seminal en el campo de la IA y las redes bayesianas.

Bien escrito y accesible para principiantes a la vez que suficientemente completo para lectores avanzados.

(basado en 14 opiniones de lectores)

Título original:

Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference

Contenido del libro:

Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems es una exposición completa y accesible de los fundamentos teóricos y los métodos computacionales que subyacen al razonamiento plausible en condiciones de incertidumbre. El autor proporciona una explicación coherente de la probabilidad como lenguaje para el razonamiento con creencia parcial y ofrece una perspectiva unificadora sobre otros enfoques de la IA a la incertidumbre, como el formalismo Dempster-Shafer, los sistemas de mantenimiento de la verdad y la lógica no monotónica.

El autor distingue entre enfoques sintácticos y semánticos de la incertidumbre y ofrece técnicas, basadas en redes de creencias, que proporcionan un mecanismo para hacer operativos los sistemas basados en la semántica. En concreto, las técnicas de propagación de redes sirven como mecanismo para combinar la coherencia teórica de la teoría de la probabilidad con las exigencias modernas de la tecnología de los sistemas de razonamiento: entradas declarativas modulares, inferencias conceptualmente significativas y computación distribuida paralela. Las áreas de aplicación incluyen el diagnóstico, la previsión, la interpretación de imágenes, la fusión de multisensores, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, el reconocimiento de planes, la planificación, el reconocimiento del habla... en resumen, casi todas las tareas que requieren extraer conclusiones a partir de indicios inciertos e información incompleta.

Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems será de especial interés para estudiosos e investigadores de la IA, la teoría de la decisión, la estadística, la lógica, la filosofía, la psicología cognitiva y las ciencias de la gestión. Los profesionales de las áreas de sistemas basados en el conocimiento, investigación operativa, ingeniería y estadística encontrarán herramientas teóricas y computacionales de uso práctico inmediato. El libro también puede utilizarse como un excelente texto para cursos de posgrado en IA, investigación operativa o probabilidad aplicada.