Etiqueta: introducción

Entendiendo los elementos básicos de machine learning

Resumen

  • Existen varios problemas que se pueden resover con algoritmos de aprendizaje computacional: Regresión, clasificación, y segmentación / localización de objetos.
  • Independientemente del problema, los algoritmos de aprendizaje computacional supervisado requieren de los siguientes elementos: Datos históricos y sus etiquetas, una función de costo, la definición de un modelo predictivo, y un algoritmo de optimización.
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Machine learning: entendiendo las bases

Puntos principales
  • Machine learning no es una varita mágica que va a resolver todos los problemas automáticamente.
  • Para determinar cuándo puede ser útil es necesario entender cómo funciona y adentrarse en las matemáticas detrás de esta tecnología.
  • Es vital definir el problema que se quiere resolver, cómo se va a usar, y tener los datos adecuados para usar machine learning.
  • Una excelente forma de iniciar a entender esta tecnología es tomando el curso Machine Learning de Andrew Ng en coursera.

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