Notas del curso de aprendizaje automático del curso de la UPM

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.