INFO MACHINE LEARNING

INTELIGENCIA ARTIFICIAL MACHINE LEARNING

Machine Learning

• Es una subcategoría de la inteligencia artificial.
• Tiene como objetivo dejar que los algoritmos descubran patrones recurrentes, en conjuntos de datos.

Principales algoritmos

Deep Learning

• Se llama red de neuronas profundas.
• Se inspiran directamente en el funcionamiento del cerebro humano.

Diferentes tipos de Machine Learning

Info

Ana Lucía Pech Pérez

Infografía Digital Básica

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Machine Learning

- Los algoritmos aprenden y mejoran su rendimiento en la ejecución de una tarea específica.

4 pasos:

- Seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento.- Seleccionar un algoritmo para ejecutar sobre el conjunto de datos de entrenamiento. - Entrenar el algoritmo. - El uso y la mejora del modelo.

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Principales algoritmos

• Algoritmos de regresión, lineal o logística: permiten comprender las relaciones entre los datos.
• Algoritmos de asociación: permiten descubrir patrones y relaciones en los datos, e identificar las relaciones “si/entonces”, llamadas “reglas de asociación».
• Redes neuronales: algoritmos en forma de red con varias capas. La primera permite la captación de datos, una o más capas escondidas permiten sacar conclusiones de los datos captados y la última capa asigna una probabilidad a cada conclusión.

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Deep Learning

- Es una rama del Machine Learning, pero hoy en día es la más utilizada. Fue inventada por Geoffrey Hinton en 1986.

- Es una versión mejorada del Machine Learning. - El Deep Learning utiliza una técnica que le da mayor capacidad para detectar los patrones incluso los más sutiles.

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Tipos de Machine Learning

• Aprendizaje supervisado: Los datos se etiquetan para indicar a la máquina qué patrones tiene que buscar.
• Aprendizaje no supervisado: os datos no tienen etiquetas.
• Aprendizaje reforzado: Consiste en dejar que un algoritmo aprenda de sus errores para lograr un objetivo.

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