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.Lo que aprenderás:Cadenas de Markov y modelos ocultos de Markov, que pueden superar el 90 % de precisión en reconocimiento de vozAprendizaje por refuerzo con el ejemplo de un robot que aprende a recorrer un laberintoRedes bayesianas para representar la incertidumbre, por ejemplo en el diagnóstico médicoModelos estocásticos en el procesamiento del lenguaje: texto predictivo, traducción y chatbotsCómo un modelado estocástico robusto puede mejorar notablemente el rendimientoPara quienes trabajan en proyectos de machine learning y quieren modelos más fiables.Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Ver el video: https://youtu.be/izOXu56dzm0🎧 Más episodios: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferencia online gratuita de Microsoft: https://m365con.net💼 Mirko Peters en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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