Deep Learning
Es un tipo de aprendizaje automático e inteligencia artificial que imita la forma en que los humanos obtienen cierto tipos de conocimiento
Arbol de decisión
Son implementados como algoritmos de machine Learning debido a que al ser similares de diagramas de flujo utilizan un método determinado
Ventajas
- Son simples de entender y de interpretar -No requiere preparación de datos excesivamente complejos - Se puede agregar nuevas opciones a los arboles existentes
Desventaja
- Son inestables -No se puede garantizar que el árbol generado sea optimo
Ejemplo._ El departamento de marketing de la Adventure requiere identificar las característica de los clientes
Redes neuronales
Es el corazon de los algoritmos basados en el manejo de los macrodatos dentro del Deep Learning
Ventajas
- Tiene la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje -Crea su propia representación de la información en su interior descargando al usuario de esto
Desventaja
- Complejidad de aprendizaje para grandes tareas - Tiempo de aprendizaje elevado
Ejemplo._ Memoria de largo plazo
Agrupación
Categorismos datos no etiquetados, grupos que no están definidos
Ventajas
- Análisis simple una mejor comprenden de la información
Desventajas
La información debe ser homogenea , si no se tiene el riesgo de que el algoritmo de un resultado incorrecto
Ejemplo._ Se emplea en la agrupación de datos como los de las votaciones , los cuales se obtienen una resultando en especifico por medio del análisis agrupando votos
Regresión
Se encarga de establecer la relación existente entre dos variables para posteriormente predecir un valor numérico con base de datos de entrada
Ventajas
- Maneja automáticamente los valores perdidos - Pueden ser utilizados por casi cualquier persona con excelentes resultados
Desventajas
- Puede sufrir valores atípicos - No se puede modelar relaciones complejas
Ejemplo._ La predicción de la subida o bajada en la bolsa de valores
Clasificación
Se encarga de determinar si los datos de entrada corresponde a una o varias categorías
Ventajas
- Muy fácil de interpretar y entender - Excelente para aprender relaciones complejas , altamente no lineales
Desventaja
- Requiere memoria significante y poder de procesamiento - Cuando se tiene muchos datos toma demasiado tiempo para entrenar
Ejemplo._ Determina si un correo es o no spam