Métodos Estocásticos

Los métodos estocásticos son técnicas que incorporan el uso de probabilidades y aleatoriedad para resolver problemas o realizar cálculos complejos.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se utilizan para abordar situaciones en las que el comportamiento o los datos tienen un alto grado de incertidumbre.

Estas técnicas permiten modelar y analizar procesos que evolucionan de forma aleatoria, facilitando la representación y el análisis de fenómenos impredecibles o caóticos.

En machine learning, los métodos estocásticos son fundamentales en algoritmos como el descenso de gradiente estocástico (SGD), donde se emplea una muestra aleatoria de los datos en cada iteración para optimizar modelos.

También son claves en técnicas de muestreo como Monte Carlo o en redes bayesianas utilizadas para aprender distribuciones de probabilidad.

Su aplicación puede encontrarse en la optimización de modelos, simulación de sistemas, generación de inferencias y estimación de parámetros en sistemas complejos.

Estas metodologías permiten reducir la necesidad de cálculos exhaustivos sobre todas las combinaciones posibles de datos, lo que las hace eficientes para problemas computacionalmente intensivos.