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Teorema de Bayes

Una visión divina de la personalización
Thomas Bayes, 1702 - 1761
Por Ricci Graham
Knowledge Management. Enero 2001.

siguió el llamado de su padre, siendo ordenado en la
iglesia presbiteriana en Tunbridge Wells a finales de la
década de 1720; sin embargo él retuvo su pasión por las
matemáticas, particularmente en el área de probabilidad
y estadística.

Nació: 1702en Londres, Inglanterra
Murió: 17 de Abril 1761 en Tunbridge
Wells, Kent, Inglanterra

Muchos grandes hombres parecen haber nacido
anticipados a su época. Este axioma es particularmente
apto cuando se aplica al reverendo Thomas Bayes, un
teólogo inglés del siglo XVIII quien fue además un
matemático. Sus esfuerzos eclesiásticos para salvar las
almas de los protestantes ingleses handesaparecido
gradualmente de la memoria del publico; pero sus
exploraciones matemáticas –irrelevantes hace 200 añosson considerablemente significativas ahora.

Bayes fue autor de trabajos en teología, pero
actualmente es mejor conocido por un par de tratados
matemáticos. "Introducción a la Doctrina de Fluxiones"
(1736) defiende las bases lógicas de los cálculos de
Isaac Newton en contra delataque del Arzobispo George
Berkeley. "Ensayo para Resolver un Problema en la
Doctrina de Probabilidad" (publicación póstuma en
1763), generalmente se dice ser su trabajo más
convincente, el cual intenta establecer una fórmula
para calcular probabilidades entre diferentes variables
que están relacionadas casualmente pero para las cuales
las relaciones no pueden ser fácilmente derivadas pormedio de la experimentación.

Las teorías que él desarrolló durante los años de
1700 en el área de probabilidad y estadística subrayan
algunos sistemas "inteligentes" de Software que
aprenden del input del usuario para personalizar
información. Estas teorías además han sido acreditadas
por avances en investigaciones legales y médicas. Visto
como un excéntrico durante su tiempo de vida, Bayeses
ahora percibido como un visionario.

Aquí en el siglo XXI, las fórmulas de probabilidad
que una vez parecieron tan esotéricas son la base para
aplicaciones en negocios marcadamente innovadores.
Corporaciones y grupos de investigación han aplicado
la base de los teoremas de probabilidad de Bayes, para
incrementar la estimación y mejorar los sistemas de
basados en conocimiento y agregarcontexto a la
información. Por ejemplo, cuando se aplica a la
epidemiología, su trabajo puede ayudar a discernir la
probabilidad de que una enfermedad sea encontrada en
un grupo de personas con una característica dada, en la
base de las tasas globales de esa enfermedad y el
predominio de esa característica tanto en individuos
saludables como enfermos. Su uso más común es en
decisiones deanálisis clínico, estimando la probabilidad
de un diagnóstico particular dada la aparición de algún
síntoma o resultado de un examen.

Nacido en Londres en 1702, Thomas Bayes fue el
hijo de un ministro, un disidente que se oponía a las
doctrinas y practicas de la iglesia de Inglaterra. Bayes

En el mundo de la alta tecnología, las matemáticas
Bayesianas han influenciado compañías comoMicrosoft
Corp. y Autonomy Corp. en el desarrollo de softwares

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Teorema de Bayes
«Basado en el Conocimiento». En el asistente de
Microsoft Office –el módulo de ayuda para la adecuada
productividad de su negocio- los teoremas de Bayes
ayudan al software a evaluar los problemas de los
usuarios y a determinar qué consejo proporcionarle. De
este modo, el asistente de Office puede modificarla
elección de avisos que ofrece, mientras gana
conocimiento de los hábitos del individuo.
En Autonomy Corp., sus teoremas apoyan softwares
que pueden automáticamente organizar extensos e
inestructurados volúmenes de información, en
información relevante que ayuda a agruparse en lugares
de internet y sitios comerciales en la Web los cuales
sirven a las necesidades de cambio de los...