Noticias de ciencia y lo que la rodea

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Inferencia Bayesiana, aprendizaje y desarrollo de sistemas IA

Inferencia Bayesiana, aprendizaje y desarrollo de sistemas IA

Cuando comencé a trabajar en IA hace unos 35 años, hubo una técnica cuya aplicación me dejó deslumbrado intelectualmente. Se trataba de la Inferencia Bayesiana, desarrollada a partir de una fórmula matemática concebida por un clérigo llamado Thomas Bayes en el siglo XVIII. Lo que más me llamó la atención de aquella técnica fue el hecho de que una fórmula matemática pudiera imitar y mejorar en muchos casos procesos de toma de decisiones de expertos humanos.
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Gente bayesiana, frecuentista y cómo elegimos opciones y nos formamos opinones  

Una persona bayesiana diría que esa probabilidad es del 50%, dado que hay las mismas probabilidades de que salga cara o cruz. Simplemente no se sabe. En cambio, una persona frecuentista diría que es o bien del 100% o bien del 0%. La moneda ya ha caído y es un hecho consumado que es cara o es cruz. Kozyrkovz también lo sabe. No hay probabilidades llegados a ese punto. Y la moneda no va a cambiar mágicamente de orientación porque tú no lo sepas.
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Al tirar una moneda al aire es más probable que caiga del mismo lado del que se lanzó

Imagina que tomas una moneda y te dispones a lanzarla al aire. ¿Cuál dirías que es la probabilidad de que caiga cara? ¿Importa el lado por el que la lances? La mayoría de las personas diría que la probabilidad de que salga cara es de un 50%, independientemente de la posición inicial de la moneda, pero la cosa no es tan sencilla.
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Por primera vez, una investigación revela que los cuervos utilizan la lógica estadística [ENG]

Por primera vez, una investigación revela que los cuervos utilizan la lógica estadística [ENG]

Un estudio muestra por primera vez que los cuervos pueden realizar razonamiento estadístico. Entrenaron a dos para picotear varias imágenes en pantallas táctiles, con comida de premio. Luego tuvieron que elegir entre 2 de esas imágenes, cada una con distinta probabilidad de premio. "Se les asignó aprender cantidades bastante abstractas (no números enteros), asociarlas con símbolos abstractos y maximizar la recompensa". Tras 10 días y 5.000 pruebas, siguieron eligiendo la de mayor probabilidad.

- Paper: doi.org/10.1016/j.cub.2023.06.023
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