Probabilidad condicional

Es un concepto fundamental en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que mide la probabilidad de que ocurra un evento dado que otro evento ya ha sucedido.

Se utiliza para modelar relaciones entre variables y tomar decisiones informadas basadas en información previa o contexto.

Es clave en algoritmos como los modelos bayesianos, donde permite actualizar las estimaciones de probabilidad a medida que se dispone de nuevos datos.

Representa la base de aplicaciones como el filtrado de spam, el reconocimiento de imágenes y la inferencia de patrones a partir de datos observados.

Su fórmula se expresa matemáticamente como P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B), donde P(A|B) es la probabilidad condicional de A dado B, P(A ∩ B) es la probabilidad de que ambos eventos ocurran, y P(B) es la probabilidad de que ocurra B.