¿Qué significa "Algoritmo EM"?
Tabla de contenidos
El algoritmo EM significa Algoritmo de Expectativa-Maximización. Es un método usado en estadística para encontrar las mejores estimaciones de valores desconocidos en un modelo cuando hay datos incompletos.
Cómo Funciona
El algoritmo tiene dos pasos principales: el paso E y el paso M.
-
Paso E (Paso de Expectativa): En este paso, el algoritmo hace una suposición sobre los datos faltantes basándose en las estimaciones actuales de los datos conocidos. Calcula los valores esperados de los datos que faltan.
-
Paso M (Paso de Maximización): Aquí, el algoritmo toma las estimaciones del paso E y las usa para mejorar la suposición de los parámetros del modelo. Esto significa ajustar el modelo para que se ajuste mejor a los datos que tiene.
Estos dos pasos se repiten hasta que las estimaciones dejan de cambiar significativamente, lo que significa que el algoritmo ha encontrado los mejores valores que puede.
Por Qué Es Útil
El algoritmo EM es especialmente útil en situaciones donde tenemos algunos datos completos pero otros que están faltando o no se han observado completamente. Ayuda a darle sentido a los datos incompletos y proporciona resultados más precisos.
Aplicaciones
Este método se usa mucho en varios campos como el aprendizaje automático, el análisis de datos y la estadística. Puede ayudar con tareas como agrupar datos, estimar probabilidades y ajustar modelos complejos a los datos.
En general, el algoritmo EM es una herramienta poderosa que se usa para aprovechar al máximo los datos cuando no se tiene toda la información disponible.