¿Cómo lo ayudan los algoritmos de agrupamiento a hacer frente a las tareas de Big Data y SEO?

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Aprendizaje supervisado es un enfoque de aprendizaje automático basado en el uso de conjuntos de datos etiquetados. Dichos conjuntos de datos predicen con precisión los resultados. Gracias a las entradas y salidas etiquetadas, el modelo puede ajustar los datos con precisión y aprender gradualmente. El aprendizaje supervisado se puede dividir en dos tipos: clasificación y regresión.

Al resolver problemas de clasificación, por ejemplo, para clasificar el spam en una carpeta de correo electrónico separada, estos algoritmos se utilizan para categorizar con precisión los datos de prueba. Los clasificadores lineales, las máquinas de vectores de soporte, los árboles de decisión y los bosques aleatorios son algoritmos de clasificación populares. Los modelos de datos de regresión pueden ayudarlo a predecir números en función de datos puntuales, como las ventas futuras.

En el contexto del aprendizaje automático, la agrupación en clústeres pertenece al aprendizaje desatendido, lo que implica una regla que describe patrones ocultos en datos no etiquetados.

En la ciencia no supervisada, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para analizar y agrupar conjuntos de datos sin procesar. Estos algoritmos identifican patrones en los datos sin intervención humana. Los modelos de aprendizaje no supervisados ​​se construyen para detectar anomalías, mejorar los servicios de recomendación, predecir el comportamiento del cliente, etc.

Los modelos de aprendizaje desatendido se utilizan para realizar tres tareas principales: agrupación, asociación y reducción de la dimensionalidad. La agrupación en clústeres es una técnica de minería de datos para agrupar datos sin etiquetar en función de sus similitudes y diferencias. Este método es adecuado para la segmentación del mercado, la compresión de imágenes, etc. La asociación es un método de aprendizaje no supervisado que utiliza ciertas reglas para identificar las relaciones entre las variables y un conjunto de datos determinado. Estos métodos se utilizan a menudo para analizar el comportamiento de compra, crear sitios web de recomendaciones y seleccionar productos en las categorías de “Compras”. La reducción de dimensiones es una técnica utilizada cuando hay demasiadas funciones (o dimensiones) en un conjunto de datos específico. Esta técnica se usa a menudo en la fase de preprocesamiento de datos para eliminar el ruido de los datos visuales y mejorar la calidad de la imagen.

El objetivo del aprendizaje no supervisado es obtener información útil de una gran cantidad de datos nuevos sin correcciones. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo aprende haciendo predicciones a partir del conjunto de datos de entrenamiento y ajustándolas hasta que recibe una respuesta correcta. Aunque los modelos de aprendizaje supervisado suelen ser más precisos que los modelos de aprendizaje no supervisado, requieren una intervención humana directa y un etiquetado de datos preciso. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje supervisado puede predecir cuánto tiempo llevará llegar al trabajo según la hora del día, las condiciones climáticas, etc.

El aprendizaje desatendido requiere herramientas poderosas para manejar grandes cantidades de datos no clasificados. Estos modelos aprenden de forma independiente la estructura interna de los datos sin etiquetar. Sin embargo, todavía requieren poca intervención humana para validar las variables de referencia. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje no supervisado puede revelar que los compradores en línea a menudo compran grupos de productos al mismo tiempo, pero un analista de datos debería verificar si tiene sentido que el servicio de recomendación agrupe todos estos productos en un solo grupo.

No existe una clasificación generalmente aceptada de métodos de agrupación, pero se pueden distinguir varios grupos de enfoques (algunos métodos se pueden asignar a varios grupos condicionales a la vez, hay muchos métodos y metodológicamente son significativamente diferentes):

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