Es un enfoque de la inteligencia artificial que utiliza teoría de la probabilidad para modelar la incertidumbre en el conocimiento y el razonamiento. En la inteligencia artificial probabilística, se utilizan modelos probabilísticos para representar la información, el conocimiento y las relaciones entre las variables en un sistema.
Se basa en la teoría de la probabilidad para modelar y razonar sobre la incertidumbre. Los modelos de probabilidad son utilizados para representar la incertidumbre en el conocimiento y las relaciones entre las variables en un sistema. Algunos modelos de probabilidad comunes incluyen las redes bayesianas, los campos aleatorios de Markov y los procesos de decisión de Markov.
Es una técnica utilizada en la inteligencia artificial probabilística para hacer razonamientos basados en la incertidumbre. La inferencia probabilística se utiliza para calcular la probabilidad de una hipótesis dada la evidencia observada. Los algoritmos de inferencia probabilística se utilizan en diversos campos, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.
Se ha utilizado en una variedad de aplicaciones, incluyendo sistemas de recomendación, diagnóstico médico, sistemas de control de calidad, análisis de datos y sistemas de seguridad. Por ejemplo, los sistemas de recomendación basados en la inteligencia artificial probabilística utilizan modelos probabilísticos para predecir las preferencias del usuario y hacer recomendaciones personalizadas. Los modelos de probabilidad también se utilizan en el diagnóstico médico para evaluar la probabilidad de enfermedades y enfermedades basadas en síntomas y pruebas de diagnóstico.
