Aprendizaje bayesiano en línea
El aprendizaje bayesiano en línea aplica la inferencia bayesiana de forma secuencial: cada vez que llega una nueva observación, la distribución posterior actual sobre los parámetros del modelo se convierte en la distribución previa para la siguiente actualización. El resultado es un marco probabilístico riguroso que mantiene estimaciones de incertidumbre calibradas en todo momento, lo que lo hace muy adecuado para entornos de datos en flujo y no estacionarios.
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Fuentes
- Opper, M. (1998). A Bayesian approach to on-line learning. In D. Saad (Ed.), On-Line Learning in Neural Networks (pp. 363–378). Cambridge University Press. link ↗
- Sato, M. (2001). Online model selection based on the variational Bayes. Neural Computation, 13(7), 1649–1681. DOI: 10.1162/089976601750265045 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Online Learning (Sequential Posterior Update). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/bayesian-online-learning
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