Bayesian Deep Learning (Aprendizaje Profundo Bayesiano)

Es un enfoque dentro del aprendizaje profundo que integra principios bayesianos para modelar incertidumbres en redes neuronales.

Combina la capacidad de los modelos profundos para aprender representaciones complejas con la probabilidad bayesiana, proporcionando una forma de cuantificar incertidumbres en predicciones.

A través de aproximaciones como la inferencia variacional o el muestreo Monte Carlo, permite ajustar parámetros en redes neuronales según distribuciones probabilísticas, en lugar de valores deterministas.

Es útil en aplicaciones donde entender y manejar incertidumbres es crucial, como en la medicina, vehículos autónomos o previsión del clima.

Ofrece un marco para incorporar conocimiento previo, ajustar la complejidad del modelo y mejorar su robustez frente a datos escasos o ruidosos.