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Sobre esta actividad

Conceptos de aprendizaje automático

Creada por

Arturo Pinto Orozco
Arturo Pinto Orozco
México

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Aprendizaje automaticoVersión en línea

Conceptos de aprendizaje automático

por Arturo Pinto Orozco
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M
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P
Q
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U
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W
X
Y
Z

Empieza por A

un subconjunto de este campo que se enfoca específicamente en el aspecto computacional del proceso de aprendizaje

Empieza por B

Son arboles de decisión que reúnen colecciones de árboles de decisión que ponderan resultados de forma acumulativa para presentar una perspectiva más amplia

Empieza por C

Técnica para agrupar datos similares

Empieza por D

Resultado de un modelo basado en datos

Empieza por E

Base matemática para el análisis de datos.

Empieza por F

Retroalimentación para mejorar modelos de ML.

Empieza por G

Crea modelos de forma secuencial enfocándose en los errores previos en la secuencia. Útil para detección de fraudes y spam.

Empieza por H

Tecnología de Oracle para acelerar ML

Empieza por I

campo de la computación que se enfoca en construir y perfeccionar sistemas que piensen como humanos.

Empieza por J

Organización estructurada de información

Empieza por K

Resumen de puntos clave sobre ML.

Empieza por L

Base matemática para la toma de decisiones en ML

Empieza por M

Representación matemática de patrones en datos.

Empieza por N

Elementos en redes neuronales que toman acciones

Empieza por O

Proceso de mejorar el rendimiento de un modelo

Empieza por P

Estimación de resultados futuros

Empieza por Q

Algortmo que emplea un agente que aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas por acciones deseadas y penalizaciones por movimientos incorrectos.

Empieza por R

algoritmo modelado según esta arquitectura cerebral, creando capas de nodos que ponderan las relaciones entre los datos que han analizado y los datos en nodos adyacentes

Empieza por S

Tipo de aprendizaje con datos etiquetados

Empieza por T

Modificación de datos para mejorar modelos

Empieza por U

Aplicación práctica de modelos de ML

Empieza por V

Diferencias en datos que afectan modelos

Empieza por W

Medio donde se aplican algoritmos de ML

Empieza por X

Algoritmo eficiente para clasificación y regresión

Empieza por Y

Rendimiento es la evaluación de la eficacia del modelo

Empieza por Z

Espacio donde un modelo clasifica datos

 
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