Modelos Probabilísticos

Son herramientas matemáticas que se utilizan para representar la incertidumbre y manejar datos incompletos o ruido en el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning.

Se basan en principios estadísticos y teóricos de probabilidad para modelar relaciones entre variables y predecir resultados futuros.

Permiten integrar conocimiento previo al análisis a través de distribuciones de probabilidad, lo que hace que sean útiles en aplicaciones donde la aleatoriedad es un factor importante.

Ejemplos comunes incluyen el modelo Bayesiano, cadenas de Markov y mezclas Gaussianas, cada uno diseñado para resolver problemas específicos con enfoques adaptativos y flexibles.

Son ampliamente utilizados en tareas como clasificación, regresión, recomendaciones, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.

Su capacidad para lidiar con datos inciertos o ambiguos los convierte en una herramienta clave en la construcción de sistemas inteligentes robustos y precisos.