Descripción: La minería de datos probabilística es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando métodos probabilísticos. Este enfoque se basa en la teoría de la probabilidad para modelar la incertidumbre inherente en los datos, permitiendo a los analistas identificar tendencias y relaciones que no son evidentes a simple vista. A través de algoritmos estadísticos y modelos generativos, se pueden inferir patrones subyacentes y realizar predicciones sobre datos futuros. La minería de datos probabilística es especialmente útil en contextos donde los datos son ruidosos o incompletos, ya que proporciona un marco robusto para manejar la variabilidad y la incertidumbre. Además, permite la creación de modelos que pueden generalizar bien a nuevos datos, lo que es crucial en aplicaciones como la predicción de comportamientos de usuarios, la detección de fraudes y el análisis de riesgos. En resumen, este proceso combina la estadística y la informática para extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de datos, facilitando la toma de decisiones informadas en diversas industrias.
