Algoritmo de máxima entropía
El algoritmo de máxima entropía, también conocido como modelo de máxima entropía o modelo de entropía máxima, es un enfoque utilizado en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para modelar la distribución de probabilidad de un conjunto de datos dado un conjunto de restricciones.
El objetivo del algoritmo de máxima entropía es encontrar la distribución de probabilidad que maximiza la entropía, es decir, la distribución más uniforme o menos sesgada posible, dadas las restricciones o información disponible.
El algoritmo de máxima entropía se basa en el principio de que, dado un conjunto de restricciones o información parcial sobre la distribución de probabilidad, la distribución de máxima entropía es la que mejor representa la incertidumbre asociada con los datos.
Para encontrar la distribución de máxima entropía, se utiliza un enfoque iterativo que ajusta los pesos de las restricciones para maximizar la entropía sujeta a esas restricciones. Este proceso se conoce como optimización de máxima entropía.
El algoritmo de máxima entropía se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la clasificación de texto, el etiquetado de secuencias, la modelización de lenguaje y la extracción de información, entre otros. Ofrece la ventaja de ser un enfoque general y flexible que puede adaptarse a diferentes tipos de datos y restricciones.