¿Qué son los algoritmos de aprendizaje supervisor?
Los algoritimos del Aprendizado Supervisado (ALS) o Algorithms for Machine Learning(AML), también conocidos como métodos empíricos, se utilizan para construir modelos que pueden predecirse y clasificar datos. Estas herramientas son muy útiles en el campo de la tecnología e industria porque permiten a las empresas analizar grandes cantidades de información con precisión y rapidez.
En este artículo, vamos a explorar algunas de estas herramientas que existen para Aprendizaje Supervisado: 1) Decision Trees;2) Random Forest ;3) Support Vector Machines (SVM);4) Naive Bayesian Classifier;5) K-Nearest Neighbors(KNN).
Decisión Árbol es una herramienta que se utiliza para predecir el resultado de un evento basado en varios parámetros. Estos árboles pueden ser utilizados como clasificadores o regressores, dependiendo del tipo de datos proporcionados al algoritmo.
Random Forest: Es una herramienta que se utiliza para predecir el resultado de un evento basado en varios parámetros y es muy útil cuando hay muchas variables no lineales presentes en los datos. Este método consiste en crear múltiples árboles aleatorios, cada uno con una muestra diferente del conjunto de entrenamiento y luego combinando las predicciones para obtener la respuesta final.
Support Vector Machines (SVM): Es un algoritmo que se utiliza principalmente como clasificador en el campo de Aprendizaje Supervisado, aunque también puede utilizarse como regressores si es necesario. Este método consiste en encontrar una línea divisoria entre dos clases para maximizar la separación y minimizar las confusiones que pueda haber entre ellas
Naive Bayesian Classifier: Es un algoritmo basado en probabilidades bayesiano, el cual se utiliza como clasificador. Este método consiste en calcular los valores de prioridad para cada variable independiente y luego utilizar estos valores junto con las condicionalizaciones adecuadas a fin de predecir la clase del ejemplo dado
K-Nearest Neighbors( KNN): Es un algoritmo que se utiliza como clasificador o regressor, dependiendo del tipo de datos proporcionados al método. Este método consiste en encontrar los k vecinos más cercanos a una nueva instancia y luego utilizando sus respuestas para predecir la clase correcta
En general , las herramientas mencionadas anteriormente son muy útiles cuando se necesita hacer predicciones sobre nuevos datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el éxito de estos algoritmos depende del tamaño y calidad de los conjuntos de entrenamiento proporcionados al método .