Aprendizaje supervisado

Comprender el machine learning

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Modelado

imagen de un modelo, del tipo humano

Comprender el machine learning

Tipos

el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son subgrupos de machine learning

Comprender el machine learning

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

el aprendizaje supervisado está resaltado

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Clasificación y regresión

la clasificación y la regresión son subgrupos del aprendizaje supervisado

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Clasificación

classification is highlighted

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Clasificación

  • Clasificación = asignar una categoría ¿Este cliente {{1}}dejará de suscribirse? 
      - _Sí, No_
    ¿Este lunar es {{2}}canceroso? 
      - _Sí, No_
    ¿Qué {{3}}clase de vino es ese? 
      _Tinto, Blanco, Rosado_
    ¿Qué {{4}}flor es esa? 
      Rosa, Tulipán, Clavel, Lirio
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Observaciones

college observations

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Atributos

features

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Objetivo

target

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Crear un gráfico para los datos

full_data

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Dividir datos

conjunto de datos de entrenamiento

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Clasificador manual

manual classifier

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Máquina de vectores de soporte: clasificador lineal

clasificación lineal

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Máquina de vectores de soporte: clasificador polinómico

polynomial classifier

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Regresión

regresión está resaltada

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Regresión

Regresión = asignación de una variable continua ¿Cuánto {{1}}valdrán estas acciones? ¿Cuál es la {{2}}masa de este exoplaneta? ¿{{3}}Cuánto medirá este niño de adulto?

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Predecir la temperatura

tabla del tiempo

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Datos de entrenamiento

weather training data

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Regresión lineal

línea de regresión sobre el conjunto de datos

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modelo

model

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Dada la humedad...

usa la línea para encontrar la temperatura según la humedad flecha vertical

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...encuentra la temperatura

usa la línea para encontrar la temperatura según la humedad flecha horizontal

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Datos de las pruebas

testing data

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Clasificación frente a regresión

  • Regresión = continua Cualquier valor dentro de un intervalo finito (altura) o infinito (tiempo)
      20 °F, 20,1 °F, 20,01 °F...
    Clasificación = {{1}}categoría Uno de los pocos valores específicos
      - _Frío, Templado, Caliente_
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¡Practiquemos!

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