Máximo Verosímil (Maximum Likelihood)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es un método estadístico ampliamente utilizado para ajustar modelos probabilísticos a datos observados.

Consiste en encontrar los valores de los parámetros del modelo que maximizan la probabilidad de que los datos observados hayan sido generados por dicho modelo.

Este enfoque asume que los datos provienen de una distribución subyacente conocida y utiliza la función de verosimilitud para medir qué tan probable es que el modelo explique los datos.

A menudo, en lugar de maximizar directamente la función de verosimilitud, se trabaja con su logaritmo, conocida como log-verosimilitud, para facilitar los cálculos matemáticos.