Tema
Estatística para IA
Variáveis aleatórias: PMF, PDF, CDF e a densidade que passa de 1
Representar resultados numéricos incertos como variáveis aleatórias e calcular probabilidades somando massas, integrando densidades e subtraindo valores da CDF.
Teorema de Bayes: por que 95% de acerto vira 16%
Atualizar probabilidades de hipóteses diante de evidências, combinando prevalência, qualidade da evidência e normalização sem inverter condicionais indevidamente.
Probabilidade condicional e independência: do spam aos LLMs
Atualizar o universo de referência diante de informação observada e modelar quando eventos são dependentes, independentes ou independentes apenas sob uma condição.
Combinatória para IA: permutações, combinações e probabilidade
Contar configurações sem enumerá-las uma a uma e transformar contagens em probabilidades apenas quando os resultados elementares forem equiprováveis.
Probabilidade para IA: incerteza, eventos e axiomas de Kolmogorov
Construir um modelo probabilístico coerente para representar incerteza e usar eventos e axiomas sem depender de fórmulas decoradas.
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