Algoritmos (Machine Learning)

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UNIVERSIDAD TÉCNICA DE COTOPAXI

 FACULTAD ACADÉMICA DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA Y APLICADAS

CARRERA DE INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Y SISTEMAS COMPUTACIONALES

ADMINISTRACION DE BASE DE DATOS ORACLE

INTEGRANTES

Cando Stalin

Acaro Jonathan

Docente:

ING. Silvia Bravo

CURSO:

Séptimo “A”

CICLO ACADÉMICO

Octubre –Marzo 2019

LATACUNGA – ECUADOR

Objetivo General

Consultar los algoritmos empleados en la clasificación de el Machine Learning, mediante libros y artículos científicos, para así poder tener más conocimiento acerca de el aprendizaje supervisado y no supervisado , el mismo que nos servirá como introducción para aprender  inteligencia artificial.

Desarrollo

¿Que es el Machine Learning?

Machine Learning =Aprendizaje Automático

Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado para un conjunto de datos de entrada, No conocemos de antemano los datos de salida. Se utiliza para obtener una asociación  coherente de los datos en función de las relaciones entre las variables definidas en la data.

ASOCIACION

Este método se utiliza cuando se necesita clasificar las instancias de datos pero no se conocen previamente las categorías. Esta asociación permite construir grupos (clustering) coherentes de instancias teniendo en cuenta las variables de la data. En palabras sencillas, permite encontrar qué se tiene en la data.

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Ejemplo de Clasificación de Documentos. No se sabe de antemano que tipos de documentos se tiene, al aplicar el algoritmo de clasificación se encuentra que se tienen 3 clasificadores del conjunto de documentos.

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Conclusiones

El Machine Learning nos permite tomar decisiones basadas en datos  que son verdaderas dependiendo de los datos que nos encontremos

Basándonos en el aprendizaje automático (Machine Learning ) podemos lograr  que las máquinas aprendan comportamientos, encuentren patrones o realicen predicciones se puede lograr con la aplicación de las matemáticas y, en el caso particular del Machine Learning,

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