El aprendizaje no supervisado es una forma de aprendizaje automático que implica el procesamiento de entradas y salidas de datos sin etiquetar para predecir los resultados. Traducido a partir de un escrito de Anthony Corbo, publicado el 03 de enero de 2023. Reseña escrita por Artem Oppermann el 06 de enero de 2023 El aprendizaje no supervisado permite que los algoritmos de aprendizaje automático trabajen con datos sin etiquetar para predecir resultados. Tanto los modelos supervisados como los no supervisados pueden entrenarse sin intervención humana, pero debido a la falta de etiquetas en el aprendizaje no supervisado, estos modelos pueden producir predicciones muy variadas en términos de viabilidad y requieren que los operadores comprueben las soluciones para ver si hay opciones viables. ¿Cuándo se utiliza el aprendizaje no supervisado? A menudo utilizamos el aprendizaje no supervisado para realizar tareas de procesamiento más complejas, como agrupar grandes cantidades de datos. El ap...
El aprendizaje supervisado es un enfoque del aprendizaje automático que utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos con el fin de clasificar correctamente los datos y predecir los resultados. Traducido a partir de un escrito de Anthony Corbo , publicado el 03 de enero de 2023. Reseña escrita por Artem Oppermann el 06 de enero de 2023. En el aprendizaje supervisado, los ingenieros utilizan conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos. Al etiquetar las salidas y hacer coincidir las entradas con las salidas correspondientes introducidas en el algoritmo, los modelos de aprendizaje automático pueden ponderar la precisión y mejorar con la repetición de datos adicionales a lo largo del tiempo. ¿Cuáles son los tipos de aprendizaje supervisado? El aprendizaje supervisado puede completarse mediante el uso de algoritmos como Bayes ingenuo y árboles de decisión, o tareas como la regresión y la clasificación. El uso de varios algoritmos determina los tipos de ap...