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MACHINE LEARNING - Coggle Diagram
MACHINE LEARNING
Capacidad de un algoritmo para adquirir conocimiento a partir de observaciones.
Tipos de Aprendizaje
Aprendizaje No Supervisado
Clustering: Agrupación de datos en clusters basados en características similares.
Manifolds: Reducción de dimensionalidad y descubrimiento de estructuras subyacentes en los datos.
Aprendizaje Reforzado
Optimización: Maximización de recompensas acumuladas a través de prueba y error.
Recompensas y Penalizaciones: Sistema de feedback para mejorar las acciones del algoritmo.
Aprendizaje Supervisado
Clasificación: Asignación de etiquetas a instancias basadas en datos de entrenamiento.
Regresión Logística
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Árboles de Decisión
Bosques Aleatorios
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Regresión: Modelado de la relación entre variables para predecir valores continuos.
Regresión Lineal y No Lineal
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Árboles de Decisión
Bosques Aleatorios
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Proceso de Aprendizaje
Selección y entrenamiento del algoritmo.
Identificación del problema a resolver.
Evaluación con métricas adecuadas.
Creación del dataset.
Implementación.
Pre-procesamiento de datos.