Aplicando Modelos Bayesianos (Parte-5)

En esta presentación, con la que finaliza este bloque temático, se muestran algunas aplicaciones del Teorema de Bayes en áreas tan diferentes, como son: a) al ámbito del razonamiento inferencial: cómo hacer predicciones; b) al campo del Aprendizaje automático a partir de datos; c) al terreno de la Clasificación Bayesiana. No obstante, las aplicaciones de esta metodología no se agotan aquí. Ciertamente, también se utiliza como motores de búsqueda eficiente en Internet (Google, Edge, etc.), en el pronóstico del tiempo meteorológico (actualizando la probabilidad de diferentes condiciones climáticas en función de nuevos datos). en aprendizaje automático (algoritmos bayesianos).  Además, se utiliza para el modelado científico probabilístico, y en pruebas de hipótesis estadísticas para evaluar la efectividad de diferentes intervenciones o estrategias. Desde la ingeniería se aplican al diagnóstico de errores en dispositivos mecánicos o electrónicos (basado en las lecturas del sensor). Finalmente, en Bolsa y Análisis del mercado de valores, así como en modelos financieros y de análisis del mercado de valores para ayudar a evaluar la probabilidad de los factores de riesgo de una transacción o inversión.

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