Inferencia Bayesiana

Método probabilístico que utiliza el Teorema de Bayes para actualizar la probabilidad de una hipótesis conforme se dispone de nuevas evidencias o datos.

Es ampliamente empleado en machine learning para realizar predicciones, modelar incertidumbres y tomar decisiones basadas en información incompleta.

Permite representar los conocimientos iniciales a través de una "distribución a priori" y ajustarlos mediante datos observados hasta obtener una "distribución a posteriori".

Se utiliza en aprendizaje supervisado, reconocimiento de patrones y estimación de parámetros, ofreciendo una alternativa robusta frente a métodos más determinísticos.

Su principal desafío radica en el cálculo de probabilidades conjuntas complejas, lo que a menudo requiere simplificaciones o aproximaciones mediante técnicas como muestreo o métodos numéricos.

En inteligencia artificial, es clave para implementar sistemas predictivos, clasificación bayesiana, modelos de inferencia causal y resolución de problemas cognitivos.