machine learning

¿QUE ES MACHINE LEARNING?

 Es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos.

El aprendizaje automático tiene como resultado un modelo para resolver una tarea dada. Entre los modelos se distinguen

                       MODELOS:​

• Los modelos geométricos, construidos en el espacio de instancias y que pueden tener una, dos o múltiples dimensiones. Si hay un borde de decisión lineal entre las clases, se dice que los datos son linealmente separables. Un límite de decisión lineal se define como w * x = t, donde w es un vector perpendicular al límite de decisión, x es un punto arbitrario en el límite de decisión y t es el umbral de la decisión.
• Los modelos probabilísticos, que intentan determinar la distribución de probabilidades descriptora de la función que enlaza a los valores de las características con valores determinados. Uno de los conceptos claves para desarrollar modelos probabilísticos es la estadística bayesiana.
• Los modelos lógicos, que transforman y expresan las probabilidades en reglas organizadas en forma de árboles de decisión.

Los modelos pueden también clasificarse como modelos de agrupamiento y modelos de gradiente. Los primeros tratan de dividir el espacio de instancias en grupos. Los segundos, como su nombre lo indican, representan un gradiente en el que se puede diferenciar entre cada instancia. Clasificadores geométricos como las máquinas de vectores de apoyo son modelos de gradientes.