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machine-learning :smiley: - Coggle Diagram
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▶ Video (Santana Vega, 2017b)
Rama 2: Aprendizaje no supervisado
2.1 Datos sin etiquetas: busca patrones por similitud
2.2 Algoritmos no supervisados
K-means (Jain, 2010)
📖 Artículo (McGregor, 2021)
Agrupamiento jerárquico y PCA (James et al., 2021)
2.3 Aplicaciones no supervisadas
Segmentación de clientes
Detección de anomalías en procesos
Rama 4: Necesidades de la industria
4.1 Predecir: demanda, fallas y precios (supervisado)
4.2 Detectar: fraude y defectos de calidad (supervisado)
4.3 Descubrir: segmentos de clientes y anomalías (no supervisado)
Rama 1: Aprendizaje supervisado
1.1 Datos etiquetados: ejemplos con la respuesta correcta
▶ Video (Santana Vega, 2017a)
1.2 Algoritmos supervisados
Regresión lineal y regresión logística (James et al., 2021)
Árboles de decisión
📖 Guía (Google for Developers, 2026)
Random forest (Breiman, 2001)
Máquinas de soporte vectorial, SVM (Cortes y Vapnik, 1995)
1.3 Aplicaciones supervisadas
Pronóstico de demanda
Detección de fraude
Rama 3: Aprendizaje por refuerzo
3.1 Agente, prueba y error y recompensas
▶ Video (Sotaquirá, 2021a)
3.2 Algoritmos de refuerzo
Q-learning (Sutton y Barto, 2018)
Gradiente de política (Sutton y Barto, 2018)
3.3 Aplicaciones de refuerzo
Robótica
Control de procesos
Optimización de rutas
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