- Con su trabajo “Evaluación del operador de intervención en redes bayesianas”, Jenny Betsabé Vázquez Aguirre obtuvo el grado de Maestra en Inteligencia Artificial
Jenny Betsabé Vázquez Aguirre concluyó la Maestría en Inteligencia Artificial
José Luis Couttolenc Soto
07/08/19, Xalapa, Ver.- Jenny Betsabé Vázquez Aguirre, licenciada en Estadística por la Universidad Veracruzana (UV), presentó el trabajo titulado “Evaluación del operador de intervención en redes bayesianas”, en el que hace una propuesta de validación de desempeño del operador “do” (set) del algoritmo Pearl para determinar su nivel de precisión en la estimación causal, y con el cual obtuvo el grado de maestra en Inteligencia Artificial por el Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de esta casa de estudios.
Ante los integrantes del jurado integrado por los investigadores Marcela Quiroz Castellanos, Rocío Erandi Barrientos Martínez y Héctor Gabriel Acosta Mesa, la estudiante de posgrado hizo una amplia exposición de su trabajo el lunes 5 de agosto en el Auditorio “Emilio Gidi Villarreal” del CIIA.
“Quiero validar la causalidad, ver la forma de medirla, porque no es otra cosa que nosotros conocemos como causa y efecto, conocer qué lo causa y por qué lo causa”, comentó Vázquez Aguirre y dijo que esta relación se puede conocer a través de un simulador en computadora, a través del cual se obtiene un valor que representa la fuerza de la causa sobre el efecto que se está evaluando.
“Lo que hice fue tratar de validar el método que se está proponiendo para medir la fuerza de causalidad entre una variable y otra”, indicó.
Respecto a las redes bayesianas, explicó que son métodos utilizados en inteligencia artificial para representar modelos a través de un conjunto de datos que conforman un gráfico basado en nodos; “yo los veo como círculos con el nombre de las diferentes variables”, las cuales al interior de cada nodo de la red tienen asociados valores para tablas de probabilidad del conjunto de datos que se le están proporcionando.
“Lo que propongo es que a partir de estas redes se hace una modificación a una de ellas, y a partir de esa modificación se realiza una búsqueda de la causalidad, de ese valor nuevo de causalidad.”
Para la elaboración de su propuesta, Vázquez Aguirre llevó a cabo un trabajo de investigación documental durante los dos años de la maestría, enfocándose de manera particular en el operador “do” que es utilizado para la intervención de estas variables en las redes bayesianas, “investigué qué tanto había sobre esta operación, para luego ver qué necesitaba realizar o podía implementar para validar”.
Para concluir, la joven universitaria consideró que en los resultados de las pruebas pudo apreciar cómo las posibilidades observadas cambian con la intervención, dando indicios de causalidad; que el uso del operador no está recomendado para la búsqueda de las relaciones o para estimaciones causales en redes no validadas; corroboró la efectividad para estimar causalidad y deficiencias del método; que se pueden presentar problemas al realizar la manipulación deliberada de las conexiones en la red bayesiana, y que hace falta dotar a esta red del conocimiento causal.