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MM #4 - (Algoritmos de Clasificación) - Coggle Diagram
MM #4 - (Algoritmos de Clasificación)
Machine Learning es un subcampo de IA el cual se dedica a la creación de sistemas que aprenden por si mismos por medio de varios métodos los cuales pueden ser supervisados, no supervisados y reforzados.
Métodos de clasificación
Bosques Aleatorios (Bosque Aleatorio)
Combina la salida de múltiples árboles de decisión para alcanzar un solo resultado. Su facilidad de uso y flexibilidad han impulsado su adopción, ya que maneja problemas de clasificación y regresión.
Bayes ingenuo
Es un modelo de predicción basado en la probabilidad Bayesiana. El modelo es muy simple, pero poderoso, en cuanto que es resultado directo de los datos y su tratamiento con simple estadística bayesiana de la probabilidad condicionada
Máquinas de Aprendizaje Profundo
Aprenden mediante la detección de estructuras complejas en los datos que reciben.
Casos prácticos de aprendizaje profundo
Robótica
Agricultura
Exploración medica
Árboles de Decisión
Es un mapa de los posibles resultados de una serie de decisiones relacionadas. Permite que un individuo o una organización comparen posibles acciones entre sí según sus costos, probabilidades y beneficios
Ventajas
Se pueden agregar nuevas opciones a los árboles existentes
Su valor al seleccionar la mejor de numerosas opciones
Pueden ser útiles con o sin datos fehacientes, y cualquier dato requiere una preparación mínima
Se combinan fácilmente con otras herramientas de toma de decisiones
Son muy fáciles de entender
Máquinas de Soporte Vectorial
Algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en muchos problemas de clasificación y regresión, incluidas aplicaciones médicas de procesamiento de señales, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes y voz
Redes Neuronales Artificiales (ANN)
Es un modelo computacional inspirado en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Consiste en una red de nodos interconectados, llamados neuronas artificiales, que procesan información de entrada y generan una salida.
Regresión Logística
La regresión logística es una técnica estadística para predecir variables categóricas mediante variables predictoras
Algunos tipos de modelos
Logis mixmo
Probit
Logit multinomial
Probit multinomal
Elección discreta
Logit ordenado
Modelo lineal generalizado
Aumento de gradiente
Es una técnica de aprendizaje automático utilizado para el análisis de la regresión y para problemas de clasificación estadística, el cual produce un modelo predictivo en forma de un conjunto de modelos de predicción débiles, típicamente árboles de decisión.