Descripción: Una red neuronal probabilística es un tipo de red neuronal que incorpora distribuciones de probabilidad en su arquitectura. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que suelen proporcionar una salida determinista, las redes neuronales probabilísticas modelan la incertidumbre en los datos y las relaciones entre las variables. Esto se logra mediante la integración de técnicas de inferencia bayesiana, lo que permite que el modelo no solo aprenda patrones a partir de los datos, sino que también estime la probabilidad de diferentes resultados. Las características principales de estas redes incluyen la capacidad de manejar datos incompletos y ruidosos, así como la posibilidad de realizar inferencias sobre nuevas observaciones basadas en el conocimiento adquirido. Su relevancia radica en su aplicación en campos donde la incertidumbre es inherente, como la medicina, la economía y la inteligencia artificial. Al incorporar la probabilidad en su funcionamiento, estas redes ofrecen una forma más robusta y flexible de modelar fenómenos complejos, permitiendo a los investigadores y profesionales tomar decisiones más informadas basadas en la evidencia y la incertidumbre presente en los datos.
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