Etiqueta: aprendizaje automático

  • Notas del curso de aprendizaje automático del curso de la UPM

    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.

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    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.