Facultad: Ingeniería
Maestría: Maestría en Sistemas de información, mención data science
Materia: Aprendizaje Automático
Aprendizaje Supervisado – Regresión logística
- La máquina aprende de un conjunto de casos o instancias previamente etiquetados por un experto o de forma semi-automática basándose en los datos, y por lo tanto necesitan de una supervisión, el objetivo es que aprenda de los ejemplos proporcionando las reglas que permitirán predecir esa etiqueta para los nuevos casos que aparezcan
- El usuario determinara cual es el campo objetivo/característica (target) del conjunto de datos (datasets) a analizar
- Aplicamos técnicas de aprendizaje automático supervisado cuando tenemos un dato que queremos predecir o explicar
- Los problemas de aprendizaje supervisado son básicamente clasificación y regresión. Se diferencian porque en la primera el campo objetivo es categórico y en la regresión es numérico continuo. En la clasificación se pretende predecir qué categoría le corresponde a una instancia dentro de una lista de posibles categorías.
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