Descripción: Una red neuronal bayesiana es un tipo de red neuronal que incorpora inferencia bayesiana para estimar la incertidumbre en sus predicciones. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que proporcionan una única salida determinista, las redes neuronales bayesianas generan distribuciones de probabilidad sobre las salidas, lo que permite capturar la incertidumbre inherente a los datos y a los modelos. Esta característica es especialmente valiosa en aplicaciones donde la toma de decisiones debe considerar la variabilidad y la falta de certeza. Las redes neuronales bayesianas utilizan un enfoque probabilístico para el aprendizaje, lo que implica que los parámetros del modelo se tratan como variables aleatorias. Esto se logra mediante la aplicación del teorema de Bayes, que permite actualizar las creencias sobre los parámetros a medida que se dispone de nueva información. Como resultado, estas redes son más robustas frente al sobreajuste y pueden generalizar mejor en situaciones donde los datos son escasos o ruidosos. Además, la capacidad de estimar la incertidumbre puede ser crucial en diversos campos como la medicina, la robótica y la predicción financiera, donde las decisiones basadas en modelos deben ser informadas y cuidadosas.
