Introducción al Aprendizaje Automático

¿Qué es aprender?

• Cualquier cambio en un sistema que le permita realizar la misma tarea de manera más eficiente la próxima vez

• No Modificar la representación del mundo que se está percibiendo

• Realizar cambios inútiles en nuestras mentes

• Se dice que aprendemos de la experiencia a realizar alguna tarea si la realización de la tarea mejora con la experiencia respecto a alguna medida de rendimiento

¿Qué es el aprendizaje automático?

• El aprendizaje automático consiste en la creación de algoritmos que no requieren datos para funcionar correctamente.
• El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y realizar tareas específicas sin ser programadas explícitamente para ello.
• El aprendizaje automático se refiere a la programación manual de computadoras para realizar tareas específicas sin intervención humana.
• El aprendizaje automático se basa en la lógica pura y no en el análisis de datos.

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje y paradigmas?

• aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo

• aprendizaje activo, por aprendizaje profundo, por transferencia
• aprendizaje profundo, por transferencia, por imitación
• aprendizaje no supervisado, por competencia, por asociación

¿Qué es un árbol de decisiones?

• Un tipo de planta que da frutos
• Un árbol de decisión es un grafo etiquetado que representa un concepto.

• Una herramienta para cavar hoyos en el jardín
• Un método para predecir el clima

¿Cuál es el objetivo del aprendizaje de árboles de decisión?

• Realizar cálculos matemáticos complejos.
• Clasificar imágenes en una base de datos.
• Crear un modelo predictivo basado en los datos de salida.
• Crear un modelo predictivo basado en los datos de entrada.

¿Cuáles son las parte de los árboles de decisión?

• nodos intermedios, nodos finales, ramas secundarias, criterios de clasificación
• nodo principal, nodos secundarios, nodos terminales, ramas de conexión
• nodo central, nodos de salida, ramas laterales, criterios de agrupación
• Nodos interiores, nodos hoja, Arcos, Hojas

¿Quién enunció la navaja de Occam y cuál es su significado?

¿Cuál es el procedimiento del algoritmo ID3 para construir un árbol de decisión?

¿Cómo se calcula la entropía de un conjunto de ejemplos en el contexto del aprendizaje de árboles de decisión?

¿Qué es la ganancia de información y cómo se utiliza en el algoritmo ID3?