Introducción al Aprendizaje Automático

¿Qué es aprender?

• Cualquier cambio en un sistema que le permita realizar la misma tarea de manera más eficiente la próxima vez

• No Modificar la representación del mundo que se está percibiendo

• Realizar cambios inútiles en nuestras mentes

• Se dice que aprendemos de la experiencia a realizar alguna tarea si la realización de la tarea mejora con la experiencia respecto a alguna medida de rendimiento

¿Qué es el aprendizaje automático?

• El aprendizaje automático consiste en la creación de algoritmos que no requieren datos para funcionar correctamente.
• El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y realizar tareas específicas sin ser programadas explícitamente para ello.
• El aprendizaje automático se refiere a la programación manual de computadoras para realizar tareas específicas sin intervención humana.
• El aprendizaje automático se basa en la lógica pura y no en el análisis de datos.

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje y paradigmas?

• aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo

• aprendizaje activo, por aprendizaje profundo, por transferencia
• aprendizaje profundo, por transferencia, por imitación
• aprendizaje no supervisado, por competencia, por asociación

¿Qué es un árbol de decisiones?

• Un tipo de planta que da frutos
• Un árbol de decisión es un grafo etiquetado que representa un concepto.

• Una herramienta para cavar hoyos en el jardín
• Un método para predecir el clima

¿Cuál es el objetivo del aprendizaje de árboles de decisión?

• Realizar cálculos matemáticos complejos.
• Clasificar imágenes en una base de datos.
• Crear un modelo predictivo basado en los datos de salida.
• Crear un modelo predictivo basado en los datos de entrada.

¿Cuáles son las parte de los árboles de decisión?

• nodos intermedios, nodos finales, ramas secundarias, criterios de clasificación
• nodo principal, nodos secundarios, nodos terminales, ramas de conexión
• nodo central, nodos de salida, ramas laterales, criterios de agrupación
• Nodos interiores, nodos hoja, Arcos, Hojas

¿Quién enunció la navaja de Occam y cuál es su significado?

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¿Cuál es el procedimiento del algoritmo ID3 para construir un árbol de decisión?

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¿Cómo se calcula la entropía de un conjunto de ejemplos en el contexto del aprendizaje de árboles de decisión?

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¿Qué es la ganancia de información y cómo se utiliza en el algoritmo ID3?

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