Secuencia de Markov – Cómo predecir el futuro con estados del presente

En este episodio exploramos las cadenas de Markov, una herramienta matemática clave cuando lo que viene depende solo del estado actual, y no del pasado.Te explicamos qué son, cómo funcionan y por qué son tan útiles en ciencia de datos. Desde predecir el clima o el comportamiento de usuarios en una web, hasta modelar secuencias en lenguaje natural o cambios en los estados financieros, las secuencias de Markov son más comunes (y poderosas) de lo que crees.Aprenderás con ejemplos claros, aplicaciones reales en distintas industrias y una guía simple para empezar a usarlas en Python.📊 Si quieres entender cómo anticiparte a lo que viene con solo observar el presente, este episodio te lo deja claro.

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