Tipos de aprendizaje automático:

  1. Inductivo
    1. Supervisado
    2. No supervisado
  2. Deductivo
  3. Abductivo
  4. Evolutivo (algoritmos genéticos)
  5. Por analogía

Un algoritmo se define como una secuencia de decisiones y acciones.

Las redes neuronales pueden ser supervisadas o no supervisadas.

Ejemplos de algoritmos no supervisados son:

  1. Análisis de dependencia
  2. Agrupamiento
  3. Redes neuronales

Hay algoritmos de aprendizaje de naturaleza mixta, como son:

  1. Abductivo
  2. Genéticos
  3. De causa y efecto:
    1. por analogía
    2. razonamiento basado en casos

Puede definirse el aprendizaje supervisado como la acción de modelar la relación entre la entrada y la salida.

En el análisis de dependencia, el objetivo es el de descubrir relaciones significativas entre los datos.

El concepto de transacción se define como la secuencia de sucesos y observaciones relacionados entre sí.

En el caso de que interviena el tiempo, las secuencias se denominan series temporales.

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