¿Cuáles son los tipos de algoritmos del machine learning?

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Las fuentes de entrada pueden ser, por ejemplo, fotografías de animales, mientras que las salidas serían en este caso las distintas etiquetas que los clasifican. Para ello, se determina en primer lugar el tipo de entrada que se va a utilizar y sus características comunes. Este conjunto debe ser lo suficiente grande como para predecir con precisión la salida y que de esta forma en el futuro, el algoritmo no confunda al gato con otros animales que se le pueden parecer, como puede ser el caso de un tigre, un lince u otro felino. Por las propias limitaciones que este sistema impone, el aprendizaje no supervisado se emplea en proyectos menos complejos, ya que trata sobre todo de analizar componentes principales, agrupamiento y relación de características.

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Se define como la capacidad del ordenador para aprender sin ser programado explícitamente. Mientras el operador conoce las respuestas correctas al problema, el algoritmo identifica patrones en los datos, aprende de las observaciones y hace predicciones. El algoritmo realiza predicciones y es corregido por el operador, y este enjuiciamiento sigue hasta que el algoritmo alcanza un alto nivel de precisión y rendimiento. No hay una clave de respuesta o un operador humano para proporcionar instrucción.

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Aquende el humano tiene que ejercer la supervisión sobre los algoritmos. Son dos problemas fundamentales. El primero, que por la legislación relativa a protección de la intimidad, no se consiguen los datos suficientes para que los algoritmos puedan llegar a conclusiones concluyentes. Me refiero a leyes relativas a privacidad y protección de datos. Muchas veces se cogen de bases de datos históricas, de empresas o de sitios que no han sido muy depurados.

Los tres grupos de algoritmos del machine learning

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