¿Cuáles son las características de machine learning?

Una técnica de minería de datos radica en editar datos sin procesar en un formato comprensible.

Cada algoritmo marcha de forma diferente y tiene distintas requisitos de datos. Por poner un ejemplo, ciertos algoritmos precisan especificaciones numéricas para normalizarse y otros no. Entonces está la complicación del artículo, que debe dividirse en expresiones y frases, y en ciertos lenguajes.

Ejemplo de selección de especificaciones en estudio automático

Contamos la próxima imagen:

¿De qué manera marcha el ejercicio que se expone en la imagen?

Modelos de Machine Learning

Machine Learning tiene modelos que se dedican a solucionar las tareas dadas al sistema, entre aquéllos que se distinguen los próximos:

(tixag_trics): estos son construido en el espacio de instancia. Tienen la posibilidad de tener una, 2 o mucho más dimensiones. Si hay un borde de resolución lineal entre las categorías, se puede decir que los datos son linealmente separables.
• Modelos probabilísticos: son esos que procuran saber la distribución de posibilidades, describiendo la función que vincula los valores ciertos con valores de las especificaciones. Para desarrollar estos modelos probabilísticos hay un término clave que es la estadística bayesiana.
• Modelos lógicos: manifiestan y convierten posibilidades en reglas organizadas con apariencia de árbol de resolución.
• Modelos de agrupación: son esos que procuran dividir el espacio de instancias en conjuntos.
• Modelos de gradiente: representan un gradiente donde cada instancia puede ser distinguida. Las máquinas de vectores de soporte son modelos de gradiente.

Estudio Reforzado

Otro modelo de Machine Learning es lo que conocemos como estudio reforzado. Es un modelo diferente a los modelos que enseñamos previamente. Esta clase de estudio pertenece a lo que conocemos como “Deep Learning”.

La educación reforzado tiene como propósito crear modelos que acrecienten el desempeño dependiendo del resultado o recompensa que crea cada interacción efectuada. Esta recompensa es el producto de una acción triunfadora o un grupo de datos devueltos que se tienen dentro en una medición concreta.

Estudio o entrenamiento (learning, training)

Es el desarrollo en el que se advierten patrones en un grupo de datos, o sea, es el corazón del estudio automático. Cuando se identifican los patrones, se tienen la posibilidad de realizar conjeturas con nuevos datos introducidos en el sistema.

Por poner un ejemplo, los datos históricos de compras de libros en un portal de internet on line tienen la posibilidad de emplearse para investigar el accionar de los clientes del servicio en sus procesos de compra (títulos visitados, categorías, historial de compras…), reunirlos en patrones de accionar y realizar sugerencias de compra a nuevos clientes del servicio que prosiguen los patrones ahora populares o aprendidos.