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Estudio sobre inteligencia artificial

1. Fundamentos de
de Aprendizaje
Automático
Exploraremosconceptos clave, tipos de aprendizaje y
algoritmos fundamentales. Prepárate para adentrarte en el
fascinante mundo de la inteligencia artificial y el análisis de
datos.

2. Introducción al Aprendizaje Automático
1Definición
El aprendizaje automático es
una rama de la inteligencia
artificial que permite a las
máquinas aprender de los
datos.
2Importancia
Es fundamental en la era del
Big Data, permitiendo procesar
grandes volúmenes de
información de manera
eficiente.
3Aplicaciones
Se utiliza en reconocimiento
de voz, visión por computador,
recomendaciones
personalizadas y muchos otros
campos.

3. Tipos de Aprendizaje Automático
Supervisado
El modelo aprende de datos
etiquetados. Se usa para
predicción y clasificación.
No Supervisado
Trabaja con datos no
etiquetados. Útil para descubrir
patrones ocultos.
Por Refuerzo
El modelo aprende mediante
prueba y error en un entorno
dinámico.

4. Aprendizaje Supervisado
1
Datos Etiquetados
Se proporcionan ejemplos con respuestas conocidas para entrenar el modelo.
2
Entrenamiento
El modelo aprende a predecir resultados basándose en los datos de entrada.
3
Evaluación
Se mide la precisión del modelo utilizando datos de prueba.

5. Aprendizaje No Supervisado
Exploración de Datos
Descubre estructuras y patrones ocultos en datos no etiquetados.
Agrupamiento
Organiza datos similares en grupos o clusters.
Reducción de Dimensionalidad
Simplifica conjuntos de datos complejos manteniendo la
información esencial.

6. Aprendizaje por Refuerzo
Observación
El agente percibe el estado actual del entorno.
Acción
Elige y ejecuta una acción basada en su política actual.
Recompensa
Recibe una recompensa o penalización del entorno.
Aprendizaje
Actualiza su política para maximizar las recompensas futuras.

7. Regresión Lineal
1
Definición
Modelo que establece una relación lineal entre
variables independientes y dependientes.
2
Aplicación
Se utiliza para predecir valores numéricos continuos.
3
Ejemplo
Predecir el precio de una casa basándose en su
tamaño y ubicación.

8. Clasificación
Definición
Asigna datos de entrada a
categorías predefinidas.
Tipos
Binaria (dos clases) o multiclase
(más de dos clases).
Algoritmos
Incluye árboles de decisión,
SVM, y redes neuronales.

9. Agrupamiento (Clustering)
(Clustering)
1Objetivo
Agrupar datos similares sin etiquetas previas.
2K-Means
Algoritmo popular que divide los datos en K grupos.
3Aplicaciones
Segmentación de clientes, análisis de imágenes, y
agrupación de documentos.

10. Árboles de Decisión
Estructura
Modelo en forma de árbol con
nodos de decisión y hojas.
Funcionamiento
Divide los datos basándose en
características para tomar
decisiones.
Ventajas
Fácil interpretación y
visualización del proceso de
decisión.

11. Preprocesamiento de Datos
Datos
1
Limpieza
Eliminar datos incorrectos, incompletos o irrelevantes.
2
Transformación
Convertir datos a un formato adecuado para el análisis.
3
Selección de Características
Identificar las variables más relevantes para el modelo.

12. Evaluación del Rendimiento
Métrica Descripción Uso
Precisión Proporción de
predicciones
correctas
Clasificación
Recall Proporción de
positivos reales
identificados
Clasificación
F1-Score Media armónica de
precisión y recall
Clasificación
MSE Error cuadrático
medio
Regresión

13. Validación Cruzada
Definición
Técnica para evaluar modelos dividiendo los datos en subconjuntos.
K-Fold
Divide los datos en K partes, usando K-1 para entrenar y 1 para validar.
Ventajas
Reduce el sobreajuste y proporciona una evaluación más robusta del
modelo.

14. Encuentro Sincrónico
1Objetivo
Aclarar dudas y profundizar en los contenidos del curso.
2Formato
Sesión interactiva en línea con el instructor y
compañeros de clase.
3Preparación
Revisa el material previo y prepara tus preguntas con
antelación.