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en este video vamos a hablar sobre una familia diferente de modelos gráficos llamados modelos gráficos no dirigidos, así que comenzaremos definiendo lo que quiero decir con un modelo gráfico no dirigido y te daré el término más formal para los tipos que vamos a ver, que es algo llamado un campo aleatorio de Markov y luego discutiremos cuáles son las suposiciones de independencia que están codificadas en los campos aleatorios de Markov, luego finalmente hablaremos sobre la relación entre los campos aleatorios de Markov y las redes bayesianas que hemos visto anteriormente, de hecho, nos preguntaremos si las redes bayesianas son solo instancias de MRFs, así que como una rápida revisión, esta es la diapositiva que te mostré hace un par de videos sobre redes bayesianas y en una red bayesiana tienes nodos que representan variables y bordes que representan tablas de probabilidad condicional entre variables y la regla era que tienes una tabla de probabilidad condicional para cada nodo que está condicionado a su padre
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