Probability

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Métodos de Monte Carlo

Los Métodos de Monte Carlo son algoritmos computacionales que utilizan el muestreo aleatorio repetido para resolver problemas complejos, a menudo deterministas. Ampliamente utilizados en finanzas, ingeniería, IA y más, permiten modelar la incertidumbre, optimizar y evaluar riesgos simulando numerosos escenarios y analizando resultados probabilísticos.

Monte Carlo Simulation Probability +3
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Pérdida Logarítmica

La pérdida logarítmica, o pérdida logarítmica/pérdida de entropía cruzada, es una métrica clave para evaluar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático—especialmente para la clasificación binaria—al medir la divergencia entre las probabilidades predichas y los resultados reales, penalizando las predicciones incorrectas o demasiado confiadas.

Log Loss Machine Learning Classification +2
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