[ Módulo 02 ][ 40 min ]
Probabilidad y Bayes
El tracking contiene observaciones incompletas. La probabilidad nos permite combinar señales y expresar incertidumbre sin inventar certezas.
De indicios a probabilidades
Supón que vemos un jugador azul a 1 metro del balón, desplazándose a velocidad parecida. Eso aumenta la probabilidad de control azul, pero no la vuelve automáticamente 100%.
Las observaciones pueden incluir distancia jugador–balón, velocidad relativa, ángulo de desplazamiento, eventos tácticos y estado anterior.
Si el balón desaparece, podemos reducir el peso de la observación actual y apoyar la decisión en lo observado anteriormente, sin asumir que el balón está muerto.
Un clasificador estima P(H)=0.65, P(A)=0.30 y P(D)=0.05. ¿Cuál sería la etiqueta individual más probable? H, aunque todavía existe incertidumbre.
Lo que te llevas
- P(H | observaciones) es proporcional a P(observaciones | H) · P(H).
- Combinar varias señales (distancia, velocidad relativa, ángulo, estado anterior) reduce las decisiones erráticas.
- Si el balón desaparece se apoya la decisión en lo observado antes, sin asumir que el balón está muerto.
Lo que debes dominar
- Leer una probabilidad condicional.
- Aplicar la idea de Bayes a señales del tracking.
- Comprender por qué una señal aislada puede fallar.
Recurso recomendado
Comprobación rápida
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