Descripción: Los métodos probabilísticos en el contexto de las redes neuronales convolucionales (CNN) se refieren a enfoques que utilizan la teoría de probabilidades para realizar inferencias y tomar decisiones basadas en datos. Estos métodos permiten modelar la incertidumbre inherente en los datos y en las predicciones, lo que resulta crucial en tareas donde la variabilidad es alta. En lugar de proporcionar una única respuesta determinista, los modelos probabilísticos generan distribuciones de probabilidad que reflejan la confianza en las predicciones realizadas. Esto es especialmente útil en aplicaciones como la clasificación de imágenes, donde diferentes características pueden influir en la decisión final. Al incorporar la probabilidad, se pueden evaluar múltiples resultados posibles y sus respectivas probabilidades, lo que permite una toma de decisiones más informada. Además, los métodos probabilísticos pueden ayudar a mitigar el sobreajuste, ya que introducen regularización natural al considerar la incertidumbre en los parámetros del modelo. En resumen, el enfoque probabilístico en las CNN mejora la robustez de las predicciones y proporciona una interpretación más rica de los resultados obtenidos, lo que es fundamental en aplicaciones críticas como la medicina, la seguridad y la conducción autónoma.
