Resumen de Inferencia de lenguajes racionales estocásticos
SE PRESENTAN UNA SERIE DE ALGORITMOS QUE PERMITEN LA IDENTIFICACION EFICIENTE DE LENGUAJES RACIONALES (RECONOCIDOS POR AUTOMATAS FINITOS) A PARTIR DE MUESTRAS ALEATORIAS, PARA ELLO, SE DISCUTE EL SIGNIFICADO DE LA INFERENCIA, LOS CRITERIOS DE EXITO, Y SE PROPONEN METODOS PARA EVALUAR LA CALIDAD DE LOS MODELOS OBTENIDOS BASADOS EN LA DISTANCIA ENTRE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. SE PROPONE UN ALGORITMO PARA LA INFERENCIA DE LENGUAJES RACIONALES DE CADENAS (RLIPS) Y OTRO PARA LA INFERENCIA DE LENGUAJES RACIONALES DE ARBOLES (TLIPS). ADEMAS, SE EXPLORA LA UTILIZACION DE REDES NEURALES RECURRENTES DE TIEMPO DISCRETO PARA LA IDENTIFICACION DE LENGUAJES ESTOCASTICOS. FINALMENTE, SE REALIZA UNA DISCUSION SOBRE LOS PROBLEMAS ABIERTOS Y LAS POSIBLES CONTINUACIONES DE ESTE TRABAJO.
