Kalman Filter

Es un algoritmo recursivo utilizado para estimar el estado de un sistema dinámico en base a mediciones ruidosas o incompletas.

Funciona mediante una combinación de predicción basada en el modelo del sistema y corrección basada en las nuevas observaciones.

Es ampliamente empleado en tareas como seguimiento de objetos, navegación robótica y análisis de datos en tiempo real.

En el contexto de machine learning, es útil para modelar secuencias temporales y realizar estimaciones óptimas en sistemas complejos.

Su versatilidad permite integrarlo con otros métodos de aprendizaje para mejorar el desempeño en sistemas de inteligencia artificial.