Machine Learner - Mapa conceptual Interactivo

Actividad 1 - Mapa Conceptual

Andrés Kazuo Minakata Comparán

Nota: Darle click a cada botón

Rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de datos.

Definición

Se entrena con datos etiquetados.

Aprendizaje Supervisado

Se entrena con datos no etiquetados.

Tipos de Machine Learning

Aprendizaje No Supervisado

Aprende mediante ensayo y error.

Aprendizaje por Refuerzo

Predicción de valores continuos.

Regresión

Técnicas

Asignación de categorías.

Clasificación

Agrupación de datos similares.

Clustering

Machine Learning

Aplicaciones

Análisis de texto, traducción automática.

Procesamiento de Lenguaje Natural

Reconocimiento de imágenes, detección de objetos.

Visión por Computadora

Sugerencias personalizadas, motores de recomendación.

Recomendaciones

Entrenamiento y pruebas.

Datos

Conceptos clave

Representaciones matemáticas.

Modelos

Métodos de aprendizaje.

Algoritmos

Cuando el modelo es demasiado complejo.

Sobreajuste

Dificultad en entender decisiones del modelo.

Desafíos

Interpretabilidad

Problemas de equidad en los datos.

Sesgo

Referencias

• Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning (4th ed.). MIT Press.

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press. https://www.deeplearningbook.org/

• Murphy, K. P. (2012). Machine learning: A probabilistic perspective. MIT Press.

• Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.

• Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.