Aprendizaje-Supervisado-Fundamentos-y-Aplicaciones.pptx

Aprendizaje-Supervisado-Fundamentos-y-Aplicaciones

1. Aprendizaje Supervisado: Fundamentos y Aplicaciones Entendiendo uno de los pilares del Machine Learning

2. Tipos de Aprendizaje Automático Aprendizaje Supervisado Enfoque central de esta presentación Aprendizaje No Supervisado Aprendizaje por Refuerzo Fundamental para que algoritmos aprendan de datos pre-etiquetados

3. ¿Qué es el Aprendizaje Supervisado? Algoritmo aprende de pares entradas-salidas Entrenamiento con ejemplos etiquetados Datos incluyen variables de características y objetivo

4. Clasificación Subcategoría del Aprendizaje Supervisado Filtrado de SPAM Detección de correos no deseados. Evaluación de Riesgo Análisis de solicitudes de crédito. Análisis de Sentimiento Interpretación de la emoción en mensajes. Objetivo: Identificar categorías discretas, no valores continuos.

5. Regresión Subcategoría del Aprendizaje Supervisado Precios inmuebles Transacciones futuras Vida útil máquinas Objetivo: Predecir valores numéricos continuos

6. Algoritmos Comunes Clasificación Naive Bayes SVM Regresión Logística Árboles de Decisión Bosques Aleatorios Regresión Regresión Lineal Regresión no Lineal SVM Árboles de Decisión Bosques Aleatorios Regresión Logística es para clasificación, no regresión

7. IA Tradicional vs. IA Generativa IA Tradicional (Supervisada) Modelos específicos Bajos costos de hardware Ideal para tareas definidas IA Generativa Modelos generales Altos costos de escalado Crea contenido original Son complementarias , no se reemplazan