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Basics of Machine Learning, 00:00:00 - Coggle Diagram
Basics of Machine Learning
Comprensión y Razonamiento
Los humanos pueden aprender de experiencias pasadas
Las máquinas solo siguen instrucciones dadas
¿Pero qué pasaría si las maquinas pudieran ser entrenadas?
Aprendizaje Supervisado
Ingreso de datos etiquetados
Gracias a estos se entrena el modelo y aprende
Y gracias a estos la maquina comprenderá y etiquetará nuevos datos ingresados claficiandolos con los datos dados anteriormente
Aprendizaje no Supervisado
Se ingresan datos sin etiquetar
Se entrena con los datos que tiene disponible
La máquina encuentra patrones ocultos
Con ellos arroja un resultado
Aprendizaje por Refuerzo
Basado en recompensas
Se basa en retroalimentación
Si el resultado es el esperado se le da una retroalimentació positiva
SI da un resultado inesperado, se le da una retroalimentación negativa
De esta forma el modelo se entrena para que aprenda mediante las retroalimentaciones.
Modelo de Machine Learning
Se le dan datos al modelo
El modelo trabaja los datos
Da una salida según el algoritmo aplicado
Si es un resultado satisfactorio se toma cómo salida y se dan retroalimentación sobre el resultado
Si no es un resultado satisfactorio se vuelve a repetir el proceso hasta que el modelo aprenda
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