Descripción: La Estimación de Verosimilitud Máxima (EVM) es un método estadístico fundamental utilizado para estimar los parámetros de un modelo en el contexto de la estadística y el aprendizaje automático. Este enfoque se basa en la idea de maximizar la función de verosimilitud, que mide cuán bien un modelo dado explica los datos observados. En el aprendizaje automático, donde un modelo aprende a realizar tareas a partir de datos, la EVM permite ajustar los parámetros del modelo para que se alineen con los datos observados. Esto es crucial, ya que el rendimiento del modelo depende en gran medida de la calidad de las estimaciones de los parámetros. La EVM se caracteriza por su capacidad para proporcionar estimaciones eficientes y consistentes, lo que significa que, a medida que se dispone de más datos, las estimaciones tienden a converger hacia los valores verdaderos de los parámetros. Además, la EVM es especialmente útil en situaciones donde los modelos son complejos y los datos son limitados, ya que permite incorporar información previa a través de la función de verosimilitud. En resumen, la Estimación de Verosimilitud Máxima es una herramienta poderosa en el aprendizaje automático, facilitando la optimización de modelos y mejorando la toma de decisiones al trabajar con datos complejos.
