8.1.4: Estrategia de inferencia

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Paul Penfield, Jr.
Massachusetts Institute of Technology via MIT OpenCourseWare

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A menudo, no es suficiente calcular las probabilidades de los diversos eventos de entrada posibles. El correcto funcionamiento de un sistema puede requerir que se haga una elección definitiva de exactamente un evento de entrada. Para procesos sin pérdida, esto se puede hacer con precisión. Sin embargo, para procesos con pérdida, se debe utilizar alguna estrategia para convertir probabilidades en una sola elección.

Una estrategia simple, “máxima verosimilitud”, es decidir qué evento de entrada tiene la probabilidad más alta después de que se conozca el evento de salida. Para muchas aplicaciones, particularmente la comunicación con pequeños errores, esta es una buena estrategia. Funciona para el canal binario simétrico cuando las dos probabilidades de entrada son iguales. No obstante, a veces no funciona en absoluto. Por ejemplo, si se usa para la prueba de la Enfermedad de Huntington en personas sin antecedentes familiares, esta estrategia nunca diría que la persona tiene un gen defectuoso, independientemente de los resultados de la prueba.

La inferencia es importante en muchos campos de interés, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y otras áreas de la inteligencia artificial. Una cuestión abierta, de interés de investigación actual, es qué estrategias de inferencia son las más adecuadas para fines particulares.