¡En primer lugar, lo prometido es deuda! Continuamos con esta serie de artículos basados en las preguntas más relevantes e interesantes sobre el Aprendizaje automático.
¡Sin más, empecemos!
Estos son algunos de los algoritmos más populares del aprendizaje automático:
- Redes neuronales (neural networks).
- Árboles de decisión (Decision Trees).
- Redes probabilísticas (Probabilistic networks).
- Vecino más cercano (Nearest Neighbor).
- Máquinas de vectores de apoyo (Support vector machines).
También podemos encontramos algunas técnicas en el Machine learning:
¿Cuáles son las diferentes técnicas/enfoques de los algoritmos en el aprendizaje automático?
- Supervisado.
- No supervisado.
- Semi-supervisado.
- Por refuerzo.
¿Cuál es el enfoque estándar para dividir los datos en el aprendizaje supervisado?
Ciertamente el enfoque estándar del aprendizaje supervisado, consiste en dividir el conjunto de ejemplos en el conjunto de entrenamiento y el de prueba (también se puede mencionar el conjunto de validación).
¿Qué es el «conjunto de entrenamiento» y el «conjunto de prueba»?
1.En primer lugar, el conjunto de entrenamiento es un conjunto de ejemplos que se da al alumno.
2.Por último, el conjunto de prueba es utilizado para comprobar la exactitud de las hipótesis generadas por el alumno, y es el conjunto de ejemplos que se le ocultan al alumno.
¿Cuál es la función del «aprendizaje no supervisado»?
- Encontrar clusters de los datos.
- Conseguir representaciones de baja dimensión de los datos.
- Hallar direcciones interesantes en los datos.
- Detectar coordenadas y correlaciones interesantes.
Ejemplos de uso del ‘Aprendizaje Supervisado’
- Clasificaciones.
- Reconocimiento de imágenes.
- Reconocimiento del habla.
- Regresiones.
- Predicción de series temporales.
Finalmente, te dejamos cordialmente invitado a nuestro último artículo de esta serie tan interesante como lo ha sido el Machine learning y sus preguntas más relevantes.
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