Machine Learning

Tutorial de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial (ia) que predica la función según la experiencia pasada.

El aprendizaje automático utiliza un modelo estadístico que la computadora usa para realizar una tarea específica de manera efectiva sin usar programación explícita.

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Aprendemos en aprendizaje automático

- Conceptos

-Tipos de aprendizaje

-Aprendizaje supervisado

-Aprendizaje sin supervisión

-Preprocesamiento, análisis y visualización de datos

-Datos de entrenamiento y datos de prueba

-Aplicaciones

-Regresión

- Algoritmos

-Algoritmo de árbol de decisión

-Apoyo a máquinas vectoriales (SVM)

-Algoritmo Naive bayes

-KNN (k vecinos más cercanos)

- K-significa

-Bosque aleatorio

-Algoritmo de reducción dimensional

-algoritmos de impulso

inteligencia artificial

-Descripción general de ia

-Sistemas inteligentes

-Agentes y entornos

-Algoritmos de búsqueda populares

-Sistemas de lógica difusa

-Procesamiento natural del lenguaje

-Sistemas expertos

-Robótica

-Redes neuronales

También obtenga más información sobre aprendizaje profundo , Red neuronal en detalle y también Pregunta de entrevista de ML, Lenguaje R, AI, Python, IOT agregado.