¿Qué tipos de datos puede procesar el machine learning?

7 tipos de algoritmos del machine learning

1. Algoritmos de regresión.
2. Algoritmos bayesianos.
3. Algoritmos de agrupación.
4. Algoritmos de árbol de decisión.
5. Algoritmos de redes neuronales.
6. Algoritmos de reducción de dimensión.
7. Algoritmos de Aprendizaje Profundo.

¿Que permite el machine learning?

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).

¿Cuáles son los componentes del aprendizaje?

Este tipo de aprendizaje tiene tres componentes principales: el agente (el que aprende o toma decisiones), el entorno (todo con lo que interactúa el agente) y acciones (lo que el agente puede hacer). El objetivo es que el agente elija acciones que maximicen la recompensa esperada en cierta cantidad de tiempo.

¿Cuáles son los diferentes tipos de aprendizaje basado en máquina?

Dos de los métodos de aprendizaje basado en máquina más ampliamente adoptados son aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado – pero existen también otros métodos de machine learning. Ésta es una descripción de los tipos más populares.

¿Qué son los algoritmos de aprendizaje supervisado?

Los algoritmos de aprendizaje supervisado son entrenados utilizando ejemplos etiquetados, como una entrada donde se conoce el resultado deseado. Por ejemplo, una pieza de equipo podría tener puntos de datos etiquetados como “F” (fallidos) o “R” (corridas).

¿Qué es un algoritmo de aprendizaje?

El algoritmo de aprendizaje recibe un conjunto de entradas junto con los resultados correctos correspondientes, y el algoritmo aprende comparando su resultado real con resultados correctos para encontrar errores. Luego modifica el modelo en consecuencia.