Bayesian Filtering (Filtrado Bayesiano)
Es un enfoque basado en la teoría de probabilidad de Bayes que se utiliza para la clasificación y predicción.
Se fundamenta en el cálculo de probabilidades condicionales al combinar conocimiento previo, representado como una probabilidad inicial, y nueva evidencia o datos observados.
En el ámbito del aprendizaje automático, es particularmente útil en tareas como filtrado de spam, análisis de sentimientos y detección de fraudes.
La técnica supone que las características de los datos son independientes entre sí, lo cual facilita los cálculos, aunque en la práctica esta suposición puede no siempre cumplirse completamente.
Su implementación es eficiente y requiere pocos recursos computacionales, lo que lo convierte en una solución viable incluso para sistemas con capacidades limitadas.
Es adaptable y mejora su desempeño a medida que recibe más datos, permitiendo ajustar las probabilidades basándose en experiencias anteriores.
Actúa como un clasificador probabilístico que asigna a un conjunto de datos la categoría más probable según la evidencia y su probabilidad previa, ofreciendo resultados interpretables y transparentes.