Tareas de machine learning

Todos los algoritmos de Machine Learning toman datos como entrada, pero lo que quieren lograr es diferente.

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En términos generales, se pueden clasificar en unos pocos grupos según la tarea para la que están diseñados. Estas tareas son: clasificación, regresión y agrupamiento.

Clasificación

Si tenemos datos, digamos imágenes de animales, podemos clasificarlos. Este animal es un gato, ese animal es un perro y así sucesivamente.

Una computadora puede hacer la misma tarea usando un algoritmo de machine learning que está diseñado para la tarea de clasificación. En el mundo real, esto se usa para tareas como clasificación de voz y detección de objetos.

Esta es una tarea de aprendizaje supervisado, le damos datos de entrenamiento para enseñarle al algoritmo las clases a las que pertenecen.

Regresión

A veces quieres predecir valores. ¿Cuáles son las ventas del próximo mes? ¿Cuál es el salario para un trabajo? Ese tipo de problemas son problemas de regresión.

El objetivo es predecir el valor de una variable de respuesta continua. Esta es también una tarea de aprendizaje supervisado.

Agrupación

El agrupamiento comienza con puntos de datos. Estos puntos de datos pueden ser medidas como largo y ancho. Estos se pueden trazar, cada registro como un punto (largo, ancho).

La agrupación en clústeres consiste en crear grupos de datos llamados clústeres. Las observaciones se asignan a un grupo según el algoritmo. Esta es una tarea de aprendizaje no supervisada, el agrupamiento ocurre de forma totalmente automática.

Imagina que tienes un montón de documentos en tu computadora, la computadora los organizará en grupos en función de su contenido automáticamente.

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