Aprendizaje Automático

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Se emplean definiciones de conceptos básicos del aprendizaje automático

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Fabián Hernández Castillo

México

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Aprendizaje Automático


Aprendizaje AutomáticoVersión en línea Se emplean definiciones de conceptos básicos del aprendizaje automático por Fabián Hernández Castillo A A A A B C C D E F G H I L M N O P P Q R S S T V Empieza por A es una técnica que descubre relaciones previamente desconocidas en los datos al explorar conjunto de datos potencialmente muy grandes para encontrar patrones y tendencias que van mas allá del análisis estadístico simple. Empieza por A son la parte computacional de un proyecto de aprendizaje automático. Una vez entrenados, producen modelos con una probabilidad estadística de responder a una pregunta o lograr un objetivo. Empieza por A es una forma de aprendizaje no supervisado que expone al algoritmo a conjuntos de datos no etiquetados en los que los datos pueden caer en grupos distintos o clústeres. Empieza por A usan aprendizaje supervisado y progresiones básicas del tipo "si - entonces" para hacer predicciones. Dependiendo de la complejidad del proyecto, estos pueden ser ideales como algoritmos ligeros en recursos que producen resultados directos. Empieza por B es un algoritmo de aprendizaje automático que combina los resultados de múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y la estabilidad de las predicciones. Empieza por C es el proceso de categorizar la información de una organización según criterios específicos para facilitar su tratamiento, protección y cumplimiento con normativas. Empieza por C estos pueden ser de gama alta o baja. Los de alta gama pueden generar resultados mas precisos de manera oportuna y eficiente; mientras que los de baja gama pueden provocar imprecisiones y distorsiones en los modelos resultantes. Empieza por D es la identificación de eventos, observaciones o elementos inesperados que se desvían significativamente de la norma. Empieza por E usa conjuntos de datos etiquetados para entrenar el algoritmo hacia un objetivo específico. Empieza por F es el origen desde el cual se obtienen datos para su uso, análisis o procesamiento. Empieza por G proceso de crear datos, ya sea de forma real o sintética, a través de diversos métodos y técnicas. Empieza por H son variables que controlan el proceso de entrenamiento de un modelo. A diferencia de los parámetros, que son aprendidos por el modelo durante el entrenamiento, éstos son valores que se establecen manualmente antes del entrenamiento. Empieza por I es el campo de la ciencia y la ingeniería que se enfoca en la creación de sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Empieza por L es una forma de dar instrucciones a una computadora para que realice tareas. Es como un idioma que permite a los programadores comunicarse con las máquinas y especificar qué acciones deben realizar. Empieza por M es el resultado de aplicar un algoritmo a un conjunto de datos. En sí, es una forma estandarizada de representar y organizar la información dentro de un sistema de información, como una base de datos. Empieza por N tipo de aprendizaje que usa conjuntos de datos no etiquetados que permiten al algoritmo explorar e identificar patrones. Empieza por O los datos de clientes pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de opiniones de los clientes, el análisis de previsiones de ventas y las predicciones de deserción de clientes. Empieza por P se refiere al derecho de las personas a controlar la recopilación, uso y divulgación de sus datos personales. Empieza por P es una serie de correcciones que se realizan al final de un periodo para asegurar que los estados financieros reflejen con precisión la situación financiera de una empresa. Empieza por Q es un tipo de algoritmo que emplea un agente que aprende, mediante prueba y error, recibiendo recompensas por acciones deseadas y penalizaciones por movimientos incorrectos. Empieza por R es un modelo que usa un sistema de neuronas artificiales que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Empieza por S se refiere a las medidas y practicas que se utilizan para proteger la información digital contra el acceso no autorizado, la corrupción, el robo y otros riesgos. Empieza por S ocurre cunado un algoritmo de aprendizaje automático produce resultados sesgados, injustos o discriminatorios Empieza por T es la manera en que se divide el aprendizaje automático. Son el supervisado, el no supervisado, el semi-supervisado y el por esfuerzo. Empieza por V se refiere a un algoritmo de aprendizaje automático conocido como k-Nearest neighbors (k_NN), que se utiliza para clasificar o predecir valores basados en la proximidad a otros datos existentes.

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Aprendizaje AutomáticoVersión en línea

por Fabián Hernández Castillo

Empieza por A

es una técnica que descubre relaciones previamente desconocidas en los datos al explorar conjunto de datos potencialmente muy grandes para encontrar patrones y tendencias que van mas allá del análisis estadístico simple.

Empieza por A

son la parte computacional de un proyecto de aprendizaje automático. Una vez entrenados, producen modelos con una probabilidad estadística de responder a una pregunta o lograr un objetivo.

Empieza por A

es una forma de aprendizaje no supervisado que expone al algoritmo a conjuntos de datos no etiquetados en los que los datos pueden caer en grupos distintos o clústeres.

Empieza por A

usan aprendizaje supervisado y progresiones básicas del tipo "si - entonces" para hacer predicciones. Dependiendo de la complejidad del proyecto, estos pueden ser ideales como algoritmos ligeros en recursos que producen resultados directos.

Empieza por B

es un algoritmo de aprendizaje automático que combina los resultados de múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y la estabilidad de las predicciones.

Empieza por C

es el proceso de categorizar la información de una organización según criterios específicos para facilitar su tratamiento, protección y cumplimiento con normativas.

Empieza por C

estos pueden ser de gama alta o baja. Los de alta gama pueden generar resultados mas precisos de manera oportuna y eficiente; mientras que los de baja gama pueden provocar imprecisiones y distorsiones en los modelos resultantes.

Empieza por D

es la identificación de eventos, observaciones o elementos inesperados que se desvían significativamente de la norma.

Empieza por E

usa conjuntos de datos etiquetados para entrenar el algoritmo hacia un objetivo específico.

Empieza por F

es el origen desde el cual se obtienen datos para su uso, análisis o procesamiento.

Empieza por G

proceso de crear datos, ya sea de forma real o sintética, a través de diversos métodos y técnicas.

Empieza por H

son variables que controlan el proceso de entrenamiento de un modelo. A diferencia de los parámetros, que son aprendidos por el modelo durante el entrenamiento, éstos son valores que se establecen manualmente antes del entrenamiento.

Empieza por I

es el campo de la ciencia y la ingeniería que se enfoca en la creación de sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Empieza por L

es una forma de dar instrucciones a una computadora para que realice tareas. Es como un idioma que permite a los programadores comunicarse con las máquinas y especificar qué acciones deben realizar.

Empieza por M

es el resultado de aplicar un algoritmo a un conjunto de datos. En sí, es una forma estandarizada de representar y organizar la información dentro de un sistema de información, como una base de datos.

Empieza por N

tipo de aprendizaje que usa conjuntos de datos no etiquetados que permiten al algoritmo explorar e identificar patrones.

Empieza por O

los datos de clientes pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de opiniones de los clientes, el análisis de previsiones de ventas y las predicciones de deserción de clientes.

Empieza por P

se refiere al derecho de las personas a controlar la recopilación, uso y divulgación de sus datos personales.

Empieza por P

es una serie de correcciones que se realizan al final de un periodo para asegurar que los estados financieros reflejen con precisión la situación financiera de una empresa.

Empieza por Q

es un tipo de algoritmo que emplea un agente que aprende, mediante prueba y error, recibiendo recompensas por acciones deseadas y penalizaciones por movimientos incorrectos.

Empieza por R

es un modelo que usa un sistema de neuronas artificiales que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos.

Empieza por S

se refiere a las medidas y practicas que se utilizan para proteger la información digital contra el acceso no autorizado, la corrupción, el robo y otros riesgos.

Empieza por S

ocurre cunado un algoritmo de aprendizaje automático produce resultados sesgados, injustos o discriminatorios

Empieza por T

es la manera en que se divide el aprendizaje automático. Son el supervisado, el no supervisado, el semi-supervisado y el por esfuerzo.

Empieza por V

se refiere a un algoritmo de aprendizaje automático conocido como k-Nearest neighbors (k_NN), que se utiliza para clasificar o predecir valores basados en la proximidad a otros datos existentes.