¿Cómo funciona el Machine Learning?

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En Inteligencia Artificial, el machine learning, es más que un algoritmo muy avanzado, se refiere a una clase de métodos para crear de manera automática modelos predictivos a partir de datos. Estos algoritmos son los que hacen posible el aprendizaje automático, o sea, convierten un conjunto de datos en un modelo.

Se usa un algoritmo de distinto tipo (supervisado, no supervisado, clasificación, regresión, etc.) dependiendo del tipo de problema a resolver, los recursos informáticos y la naturaleza de los datos:

En el caso de los algoritmos de programación ordinarios, indican a la computadora qué hacer de manera directa.

Los algoritmos de clasificación, por su parte, convierten los datos no ordenados en ordenados de acuerdo al criterio a menudo el orden alfanumérico de los campos en los datos.

Los algoritmos de regresión lineal adaptan una línea recta a los datos numéricos, minimizando el error cuadrado entre la línea y los datos.

Los algoritmos de regresión no lineal, ajustan curvas como polinomios y exponenciales a los datos, no pueden resolverse con el método determinista.

El descenso más pronunciado básicamente calcula el error al cuadrado y su gradiente en los valores de los parámetros actuales, elige un tamaño de paso (también c

Los algoritmos de aprendizaje automático son más complicados que la regresión no lineal, pues el aprendizaje automático elimina la restricción de adaptarse a una función matemática.

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