Procesos estocásticos en el aprendizaje automático

cadenas de Markov, modelos ocultos y más

Los procesos estocásticos pueden decidir el éxito o el fracaso de un modelo. Este episodio breve explica cómo describen variables aleatorias a lo largo del tiempo y por qué son clave para predecir en entornos inciertos, de las finanzas al tiempo.

▶ Procesos estocásticos en el aprendizaje automático: cadenas de Markov, modelos ocultos y más (Doblaje IA)

Lo que aprenderás:

1. Cadenas de Markov y modelos ocultos de Markov, que pueden superar el 90 % de precisión en reconocimiento de voz
2. Aprendizaje por refuerzo con el ejemplo de un robot que aprende a recorrer un laberinto
3. Redes bayesianas para representar la incertidumbre, por ejemplo en el diagnóstico médico
4. Modelos estocásticos en el procesamiento del lenguaje: texto predictivo, traducción y chatbots
5. Cómo un modelado estocástico robusto puede mejorar notablemente el rendimiento

Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.