Carlo

term_id: carlo

Category: basic_concepts

Definition

Los métodos de Monte Carlo son técnicas esenciales en IA y estadística para aproximar problemas matemáticos complejos difíciles de resolver analíticamente. Al generar miles o millones de muestras aleatorias…

Summary

Se refiere a los métodos de Monte Carlo, una clase de algoritmos computacionales que dependen del muestreo aleatorio repetido para obtener resultados numéricos.

Key Concepts

  • Muestreo Aleatorio
  • Aproximación Estadística
  • Simulación
  • Estimación de Probabilidad

Use Cases

  • Estimar el valor de un estado en el aprendizaje por refuerzo mediante simulación.
  • Realizar inferencia posterior bayesiana utilizando Monte Carlo de Cadena de Markov (MCMC).
  • Calcular integrales en espacios de alta dimensión para modelos probabilísticos.

Code Example

import numpy as np
# Monte Carlo estimation of Pi
def estimate_pi(samples):
    points = np.random.uniform(-1, 1, size=(samples, 2))
    inside = np.sum(points[:, 0]**2 + points[:, 1]**2 <= 1)
    return 4 * inside / samples

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