Razonamiento probabilístico

Es un enfoque matemático y computacional utilizado para tomar decisiones o realizar inferencias en condiciones de incertidumbre.

Se basa en la aplicación de teorías y modelos probabilísticos, como el teorema de Bayes, para calcular la probabilidad de diferentes resultados o eventos.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se utiliza para modelar situaciones donde los datos son incompletos, ruidosos o inciertos.

Este razonamiento permite a los sistemas de IA evaluar hipótesis, asignar credibilidad a diferentes escenarios y actualizar sus creencias a medida que adquieren nueva información.

Algunos ejemplos prácticos incluyen la detección de anomalías, el diagnóstico médico y la predicción en áreas como finanzas o meteorología.

Es una de las herramientas clave para construir modelos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo cuando la incertidumbre juega un papel predominante.

Su implementación puede apoyarse en algoritmos como redes bayesianas, modelos ocultos de Markov o procesos de Monte Carlo.