Modelos de Probabilidad

Son representaciones matemáticas utilizadas para describir fenómenos inciertos y, en el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, permiten manejar de manera estructurada la incertidumbre en los datos.

Se basan en principios de la teoría de la probabilidad y se emplean para estimar, predecir o clasificar eventos en función de distribuciones estadísticas y patrones observados.

Proveen una base formal para inferencias estadísticas y decisiones bajo incertidumbre, lo cual es esencial en tareas donde los datos son incompletos o ruidosos.

En machine learning, son comúnmente utilizados para inferir relaciones entre variables en modelos generativos y para la predicción en algoritmos supervisados y no supervisados.

Además, permiten generar simulaciones de posibles resultados, modelar procesos estocásticos y evaluar hipótesis frente a datos nuevos.