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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 regresión lineal,…mehr

Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Sra. M.G.CHITRA recibió su M.Phil. grado en Ciencias de la Computación en 2011 de Auxilium Colegio de Artes y Ciencias de la Mujer, Vellore, Tamil Nadu, India. Ella tiene 10 años de experiencia docente. Ha publicado más de 5 conferencias y revistas nacionales e internacionales y ha registrado una patente. Actualmente cursa estudios de doctorado en la Universidad VIT.