Modelos de Machine Learning

Ruleta de Palabras

(1)

En la siguiente actividad se enmarcarán palabras relacionadas a los diferentes modelos de aprendizaje que podemos encontrar.

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Sobre Ruleta de Palabras

bachillerato

machine learning

aprendizaje automático

2 veces realizada

Creada por

Elisa Alejandra Salazar Camacho

México

Top 10 resultados

1

Grupo Altum

17 de Junio de 2021

05:00

tiempo

40

puntuacion

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Modelos de Machine Learning Versión en línea En la siguiente actividad se enmarcarán palabras relacionadas a los diferentes modelos de aprendizaje que podemos encontrar. por Elisa Alejandra Salazar Camacho A B C D E H I J L M O P R S T V Y Empieza por A Empieza por B es la rama de las Teconlogías de la información que estudia las dificultades inherentes a la manipulación de grandes conjuntos de datos. Empieza por C existen dos tipos de modelos dependiendo del tipo de etiqueta dentro del aprendizaje supervisado. Menciona uno: Empieza por D es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Los datos describen hechos empíricos, sucesos y entidades. Empieza por E Dentro del aprendizaje por supervisión encontramos_____________ . Empieza por H Es una suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una o más conclusiones. Su valor reside en la capacidad para establecer más relaciones entre los hechos y explicar por qué se producen. La misma debe ser contrastada contra los datos que la soporten. Empieza por I Es el estudio de la inforseramática centrándose en el desarrollo de software o máquinas que exhiben una inteligencia humana. Empieza por J Es un lenguaje de programación orientado a objetos diseñado para ser multiplataforma y poder ser empleado el mismo programa en diversos sistemas operativos. Es uno de los lenguajes más utilizados en el mundo empresarial por su alto rendimiento. Empieza por L Empieza por M Empieza por O Consiste en la selección del mejor elemento (con respecto a algún criterio) de un conjunto de elementos disponibles. En el caso más simple, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada (tomados de un conjunto permitido) y computando el valor de la función. Empieza por P Es la rama de las matemáticas que se ocupa de los fenómenos aleatorios y de la incertidumbre. Existen muchos eventos que no se pueden predecir con certeza; ya que su observación repetida bajo un mismo conjunto específico de condiciones puede arrojar resultados distintos, mostrando un comportamiento errático e impredecible. Empieza por R Dependiendo del tipo de etiqueta dentro del aprendizaje supervisado existen dos tipos de modelos: los modelos de clasificación y los modelos de: ____________________- Consiste en encontrar la mejor relación que representa al conjuntos de datos. Es una caso típico del Aprendizaje supervisado. Empieza por S Tipo de aprendizaje que necesita de varios grupos de datos etiquetados, esto quiere decir que le decimos al programa lo que queremos que aprenda. Empieza por T Dependiendo de la información con la que dispongamos y el tipo de proceso que queramos hacer con esa información. Empieza por V son elementos o dimensiones de un conjunto de datos; por lo tanto, elegir las informativas, discriminatorias e independientes es un paso crucial para lograr algoritmos efectivos. Contiene la Y Es actualmente uno de los lenguajes más utilizados en Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos; es un lenguaje de programación de alto nivel que se caracteriza por hacer hincapié en una sintaxis limpia, que favorece un código legible y fácilmente administrable.