Las formas matemáticas de medir información para reducir la incertidumbre constituyen los componentes centrales de este curso de modelado probabilístico. El curso comienza describiendo la información y la incertidumbre como un proceso que selecciona uno o más objetos de un conjunto. Estudiarás cómo los modelos probabilísticos incorporan la incertidumbre hasta sus salidas. A continuación, verás cómo la propagación de la incertidumbre permite determinar un rango de valores pronosticados y cómo se determina la distribución de probabilidad implícita para una métrica de salida elegida. Luego aprenderás cómo un modelo probabilístico estima las variables desconocidas, incluyendo la importancia de las funciones de masa de probabilidad y las escalas de intervalo en la asignación de probabilidades a los valores de la variable aleatoria. El curso también explica cómo los teoremas límite describen el comportamiento asintótico de secuencias de variables aleatorias, a partir de sumas parciales normalizadas de otra serie de variables aleatorias.

¿Te has preguntado cuánto información revela responder preguntas sencillas? Este curso explorará cómo cuantificar la información en eventos, variables aleatorias y distribuciones. Aprenderás cómo se usa un modelo estocástico para procesar situaciones con aleatoriedad o incertidumbre, qué aspectos del problema se consideran, cómo se asignan probabilidades a los eventos dentro del modelo y cómo sirven para hacer predicciones o aportar otra información relevante. Además, verás cómo determinar el 'valor de información' de un mensaje midiendo el grado de aleatoriedad mediante la entropía, lo que incluye medir la ambigüedad media de la señal recibida y la probabilidad con que se espera un resultado específico. También estudiarás cómo el hashing transforma un conjunto de caracteres en un mensaje a una longitud menor que representa la información.

Finalmente, aprenderás el proceso para determinar la cercanía de dos distribuciones según la distancia de variación total. Descubrirás la importancia de la entropía relativa en el análisis de medidas producto y cómo las medidas intrínsecas de distancia son clave para entender las tasas mínimas y máximas de convergencia. Se te explicará cómo generar muestras de una distribución usando aleatoriedad uniforme. Al tomar este curso, desarrollarás experiencia en la cuantificación de la información. Se presentarán los modelos probabilísticos más útiles para captar y explorar evaluaciones de riesgo. 'Información y modelado probabilístico de incertidumbre' es un curso informativo que busca incorporar variables aleatorias y distribuciones de probabilidad en el modelo de un evento o fenómeno. Este curso sienta las bases para que los aprendices desarrollen intereses en áreas más específicas, como el reconocimiento automático de voz, sistemas expertos probabilísticos y teorías estadísticas de la visión. Entonces, ¿por qué esperar? Inscríbete en este curso y mejora tus habilidades en el modelado de la incertidumbre con métodos probabilísticos.