MACHINE LEARNING: ¿QUÉ APRENDISTE CON EL GRUPO 2?

¿Cuál de estos modelos no corresponden a Machine Learning?

• SUPERVISADO

• NO SUPERVISADO

• SEMI SUPERVISADO

• APRENDIZAJE INGENIOSO

APRENDIZAJE SUPERVISADO

Se define por el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifican los datos o predicen los resultados con precisión.

• VERDADERO

• FALSO

CLASIFICACIÓN Y REGRESIÓN,

SON TIPOS DE ALGORITMOS UTILIZADOS

POR EL MODELO DE APRENDIZAJE SUPERVISADO

• VERDADERO

• FALSO

LA CLASIFICACIÓN...

• 1

• 2

LA REGRESIÓN...

• 1

• 1

¿CUÁLES SON

ALGORTIMOS DE APRENDIZAJE SUPERVISADO

QUE ABORDAN EL PROBLEMA DE LA

CLASIFICACIÓN?

• • árboles de decisión

  • random forest (bosque aleatorio)

  • redes neuronales

  • refuerzo de gradiente

  • máquinas de vectores soporte

  • Naive Bayes

• solamente árboles de decisión

• árboles de decisión

  y

  redes neuronales

EL ALGORITMO KNN

CORRESPONDE A:

• REDES NEURONALES ARTIFICIALES

• REGRESIÓN DE VECINOS MÁS CERCANOS

• RANDOM FOREST

• ÁRBOLES DE DECISIÓN