Máximo A Posteriori (MAP)

En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, hace referencia a un principio de estimación estadística que busca determinar el valor más probable de un parámetro desconocido, dado un conjunto de datos observados y un conocimiento previo de la distribución de dicho parámetro.

Se basa en el uso de la regla de Bayes para combinar la información aportada por los datos (verosimilitud) con el conocimiento previo (priori) sobre el parámetro.

La fórmula central incluye términos como la distribución a priori, la función de verosimilitud y la evidencia, siendo esta última un factor de normalización que asegura que la probabilidad resultante esté correctamente escalada.

La estimación MAP es particularmente útil cuando existen datos limitados o cuando se desea introducir conocimiento experto a través de distribuciones a priori.

Su principal ventaja radica en que incorpora información previa, lo que permite que las estimaciones sean más robustas en escenarios donde los datos no son abundantes o presentan ruido.

Si bien está estrechamente relacionada con la estimación de máxima verosimilitud (MLE), la MAP integra información adicional a través del uso de la probabilidad a priori, lo que la hace más general.

Es una herramienta ampliamente utilizada en aplicaciones prácticas como clasificación de datos, procesamiento de imágenes y modelado predictivo.