Modelos probabilísticos

Una red de creencias es un modelo gráfico que representa relaciones probabilísticas entre variables.

Una distribución Beta como priori es un modelo estadístico utilizado en estadística bayesiana para representar creencias sobre probabilidades.

La inferencia exacta es un método estadístico que calcula las probabilidades exactas de resultados en un modelo probabilístico.

El Algoritmo Forward-Forward es una técnica utilizada en Modelos de Markov Ocultos para calcular probabilidades de secuencias.

Los modelos gráficos son modelos probabilísticos que representan relaciones complejas mediante gráficos.

El Softmax Gumbel es una técnica para muestreo diferenciable de distribuciones categóricas en aprendizaje automático.

Un Modelo de Markov es un modelo estadístico que predice estados futuros basándose únicamente en el estado actual, sin memoria de estados pasados.

Un Campo Aleatorio de Markov (MRF) es un modelo gráfico que representa la distribución conjunta de un conjunto de variables aleatorias con dependencias locales.

Una Red de Densidad Mixta (MDN) predice distribuciones de probabilidad en lugar de salidas únicas, útil para modelar datos complejos.

La probabilidad de salida se refiere a la probabilidad de un resultado específico en un modelo probabilístico o sistema de IA.

La probabilidad de parámetros se refiere a la probabilidad de que ciertos parámetros del modelo sean correctos dado los datos observados.