Fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático
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En el aprendizaje automático, se desarrollan modelos y algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones o juicios sin necesidad de programación explícita. El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático utiliza una amplia gama de algoritmos y técnicas importantes. A continuación se muestra una lista de algoritmos de aprendizaje automático: Algoritmo de máquina de vectores soporte, Algoritmo de clasificación de árbol de decisión, Algoritmo de bosque aleatorio, Algoritmo de regresión logística, Algoritmo de regr...
En el aprendizaje automático, se desarrollan modelos y algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones o juicios sin necesidad de programación explícita. El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático utiliza una amplia gama de algoritmos y técnicas importantes. A continuación se muestra una lista de algoritmos de aprendizaje automático: Algoritmo de máquina de vectores soporte, Algoritmo de clasificación de árbol de decisión, Algoritmo de bosque aleatorio, Algoritmo de regresión logística, Algoritmo de regresión lineal, Algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN), Algoritmo clasificador Naïve Bayes, Algoritmo de agrupación K-Means, Algoritmo XG-Boost. Estos algoritmos se emplean en muchos ámbitos diferentes, como la robótica, el marketing, la sanidad y las finanzas, y constituyen la base del aprendizaje automático. La elección del algoritmo depende de la naturaleza del problema, las características de los datos y la capacidad informática disponible.
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