La inferencia bayesiana y su uso en data science
La inferencia bayesiana es un método estadístico que permite actualizar la probabilidad de un evento o escenario a medida que se obtiene nueva evidencia o información. Es una herramienta fundamental en Bachelor en Data Science, ya que proporciona un enfoque riguroso para el análisis de datos y la toma de decisiones bajo incertidumbre.
¿Qué es la inferencia bayesiana y cómo se calcula?
La inferencia bayesiana, siguiendo el Teorema de Bayes, indica cuál es la probabilidad de que se desarrolle un determinado escenario, teniendo en cuenta un mínimo de dos alternativas. Esto es crucial: tienen que existir opciones en las que elegir. La fórmula prioriza tres conceptos:
Priorización y posterización: en primer lugar, se utiliza una probabilidad previa que se actualiza mediante datos. Así, se obtiene la probabilidad posterior. Precisamente, la idea es comprobar ese contraste.
Verosimilitud: estos datos tienen que ser verosímiles, de ahí que se deban manejar varias hipótesis. Si los datos no son verosímiles, se tendrán que consultar los sistemas de captación de los mismos.
Actualización iterativa: cuanta más información se tenga, las probabilidades posteriores pueden ser previas. Estamos, pues, ante un movimiento dinámico, que se puede ir actualizando sobre la marcha.
¿Cómo se tiene que aplicar? La fórmula de estimación bayesiana es relativamente sencilla. Ahora bien, se deben conocer todos los pasos. Vamos a ver:
P(H/D) = P(D/H)·P(H)
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P(D)
En este caso, debemos decir que P (H∣D) es el resultado final de la probabilidad posterior de la hipótesis H a partir de la evidencia D. Por otra parte, P(D∣H) es la verosimilitud; P(H) la probabilidad previa y P(D) la probabilidad posterior.
Esta fórmula se puede incluir en numerosos elementos y, también, cuando se diseñan modelos. Por eso este teorema, cuyo origen está en 1763, sigue teniendo especial importancia en las nuevas tecnologías.
¿Qué aplicaciones tiene la inferencia bayesiana en Data Science?
Este esquema de probabilidades tiene una especial importancia en Data Science y en análisis económico y toma de decisiones, sobre todo en la gestión del Big Data. Tenemos una gran cantidad de información que se debe gestionar y clasificar correctamente. Y a ello le tenemos que añadir el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) generativa.
Por lo tanto, son numerosas las aplicaciones prácticas que podemos encontrar en la estimación bayesiana. Comprobemos algunas:
- Aprendizaje automático
El método bayesiano es un gran aliado de la IA porque favorece los procesos de aprendizaje automático. Esto se aplica, por ejemplo, con el software, puesto que se pueden aprender nuevos patrones de repetición gracias al análisis probabilístico. No ha de extrañar, pues, que sea una herramienta de uso común. A la hora de asumir estos patrones, se ahorra muchísimo tiempo y, sobre todo, se reducen los márgenes de error.
- Proporciona datos sobre la incertidumbre
Una de las ventajas de la inferencia bayesiana es que cuantifica la probabilidad, tanto para bien como para mal. Y proporciona números y referencias exactas, también para medir las incertidumbres. Por lo tanto, esta es una fórmula esencial en Data Science, a la hora de tomar decisiones. Al final, calcular correctamente el riesgo es esencial, y con este sistema se consigue una aproximación alta.
- Formula predicciones
Formular predicciones es otra de las funcionalidades que proporciona este método estadístico. Tengamos en cuenta que la inferencia sirve para plantearse distintos escenarios, de ahí que sea especialmente interesante. No en vano, teniendo en la mano la probabilidad podemos inferir cuáles son las posibilidades de que esta se haga realidad.
- Actualiza predicciones en tiempo real
Otro de los elementos que facilita la inferencia de Bayes es la actualización de esas predicciones en tiempo real. Así, a medida que llegan datos nuevos, se puede corregir automáticamente la perspectiva inicial. Y esto, en entornos empresariales donde se maneje el Big Data es crucial. En consecuencia, los márgenes de error en la toma de decisiones profesionales se reducirán. Esto es relevante, puesto que estamos ante una fórmula dinámica.
- Clasificación de datos
La clasificación y clusterización de datos es fundamental a la hora de trabajar en el ámbito profesional. Y esto es algo que se hace más fácilmente con este método. Por ejemplo, se pueden segmentar clientes y descubrir, de esta forma, nuevos nichos de mercado, o no perder el tiempo con determinados colectivos. En definitiva, la clasificación de datos nos ayuda a extraer valor. El caos nos hace perder tiempo y, además, es poco práctico a la hora de trabajar.
- Modelado temático
La inferencia bayesiana sirve, también, para el modelado temático. ¿El motivo? Que, con el Big Data, se pueden analizar multitud de textos, reseñas y opiniones. Gracias a esto, se pueden establecer porcentajes de aprobación o aceptación y tendencias. Definitivamente, es una opción interesante para establecer porcentajes y probabilidades. Y, sobre todo, ver si algo es o no confiable, comparando las posibilidades existentes.
- Análisis de texto y lenguaje natural
Los métodos bayesianos se han utilizado, también, para analizar textos y lenguaje natural. En tiempos de IA generativa, esto es especialmente relevante para conseguir naturalidad. Pero, también, es un punto tremendamente útil para descartar el spam y, también, para conseguir detectar patrones temáticos. Por eso no es extraño que se utilice en los motores de búsqueda, por ejemplo. Al final, muchas veces con un análisis de determinadas palabras o frases es suficiente y esto, además, ahorra recursos.
- Filtrado y seguimiento
El filtrado de información es fundamental para separar ruidos o información innecesaria o redundante. Y, pese a que existe un residuo probabilístico, este es muy reducido y cada vez menor. De esta manera, se discrimina la información relevante y se sigue aquella que pueda tener mayor interés. En los últimos años, a este punto se le ha dado más importancia porque el aprovechamiento del espacio es otro de los puntos esenciales en los sistemas informáticos.
Conclusión
Como podemos ver, la inferencia bayesiana, bien aplicada, proporciona múltiples probabilidades. Y, aunque no es un método exacto, sí facilita, y mucho, los procesos de búsqueda, refinado de información y la toma de decisiones. Por lo tanto, todo parece indicar que se seguirá utilizando. Vale la pena conocer cómo funciona y sus aplicaciones.