Semana13PreguntasRepaso

¿Qué es Machine Learning?

• 
  Es una disciplina independiente de la inteligencia artificial.

• 
  Es un sub-conjunto de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de datos y experiencias pasadas.

• 
  Es una técnica específica de programación web.

• 
  Es un método de diseño gráfico avanzado.

Modelos se entrenan con datos etiquetados. Datos con información adicional que definen la clase o valor deseado    

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje semisupervisado

•Los algoritmos aprenden a encontrar, a través de prueba y error, qué acciones pueden producir la máxima recompensa acumulativa

• Aprendizaje supervisado

• Aprendizaje no supervisado

• Aprendizaje por refuerzo

• Aprendizaje semisupervisado

• Es un proceso mediante el cual se descubre conocimiento a partir de grandes conjuntos de datos. Se centra en encontrar patrones y tendencias en los datos que puedan ser útiles para la toma de decisiones.

• Minería de Datos (DM):

• •Extracción de Datos (ED):

Cual es la importancia del proceso de Gestión de datos?

• Define objetivos claros

• Diseña modelos de datos efectivos

• Garantiza la Calidad de los Datos

• Establece medidas de seguridad

• Implementar proceso ETL/robusto

Crear modelos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos y simulación, es un área de:

• Business Intelligence (BI)

• Data Mining

  (Analitycs)

— Extraer información de la web. — Analizar el comportamiento de los usuarios. — Mejorar la búsqueda en la web, es una técnica llamada:

• Data Mining

• Web Mining

Los siguientes algoritmos

Algoritmo de Asociacion FP-Growth,DBSCAN, Local Outlier Factor-LOF, herachical clustering, K-means-Un-Algoritmo-de-Clustering , son un ejemplo de algoritmos de

Data Mining

• Falso

• Verdadero

Un ejemplo de plataforma open-source de analisis de datos, que es una interfaz visual de arrastrar y soltar

• Adobe photoshop

• Microsoft Word

• Knime

• Spotify

Ejemplos de Patrones Biométricos

• Huella Dactilar

• Reconocimiento facial

• Caminar (marcha)

• Forma de la mano

• Patrón de Escritura