Métodos de Monte Carlo

Son un conjunto de métodos computacionales que utilizan muestreo aleatorio para aproximar soluciones a problemas matemáticos o estadísticos complejos.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, estos métodos se emplean para optimizar funciones, realizar inferencias y modelar probabilidades en sistemas donde las soluciones exactas son difíciles de calcular directamente.

Se basan en la generación de múltiples simulaciones o muestras para explorar el espacio de soluciones y estimar resultados cercanos a la realidad.

En machine learning, tienen aplicaciones en técnicas como bayesianismo, aprendizaje por refuerzo y evaluación de modelos probabilísticos.

Por su naturaleza estadística, la precisión de los resultados aumenta con el número de muestras generadas, lo que los hace efectivos, aunque demandantes en términos computacionales.