Probabilísticos

Probabilísticos se utiliza para referirse a enfoques, modelos y métodos basados en la teoría de la probabilidad para describir, modelar y gestionar la incertidumbre en datos y sistemas. En contraste con enfoques determinísticos, los métodos probabilísticos incorporan incertidumbre explícita a través de variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.

Los conceptos centrales incluyen variables aleatorias, distribuciones (normal, binomial, exponencial, entre otras), probabilidad condicional, independencia y el teorema de Bayes. Los enfoques probabilísticos abarcan tanto la inferencia estadística y estimación de parámetros como la predicción y la toma de decisiones bajo incertidumbre. Entre las técnicas comunes se encuentran el muestreo de Monte Carlo, la inferencia bayesiana, las redes bayesianas y los modelos gráficos probabilísticos, así como lenguajes de programación probabilística para especificar modelos complejos.

Las aplicaciones cubren ciencia de datos, finanzas, ingeniería, epidemiología, climatología, procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial. En aprendizaje automático, los enfoques probabilísticos permiten manejar incertidumbre, realizar predicciones calibradas y actualizar creencias a medida que llegan nuevos datos.

Historia y marco teórico: la teoría de probabilidades se desarrolló desde el siglo XVII y se consolidó con la axiomatización de Kolmogorov en el siglo XX. Aunque potentes, los métodos probabilísticos requieren supuestos modelísticos y pueden presentar retos computacionales y de identifiabilidad cuando los modelos son complejos o los datos son escasos.