Algoritmos de aprendizaje automático

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Algoritmos Computacionales Grupo C 
M. Cruz Apuntes de prueba de regularización Curso de invierno 2022 
Algoritmos de aprendizaje automático (machine 
learning) 
El aprendizaje automático es una rama de la 
inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de 
algoritmos que pueden aprender de los datos sin ser 
explícitamente programados. Los algoritmos de 
aprendizaje automático se utilizan en una amplia gama 
de aplicaciones, desde la clasificación de imágenes 
hasta la predicción de precios. 
Ideas principales para estudiantes de universidad 
Para los estudiantes de universidad, es importante 
comprender las siguientes ideas principales sobre los 
algoritmos de aprendizaje automático: 
• Los algoritmos de aprendizaje automático se 
utilizan para aprender de los datos. 
• Los algoritmos de aprendizaje automático se 
pueden clasificar en diferentes tipos. 
• Los algoritmos de aprendizaje automático deben 
ser precisos y eficientes. 
Recomendaciones para estudiantes de universidad 
Para los estudiantes de universidad que están 
aprendiendo sobre los algoritmos de aprendizaje 
automático, se recomiendan las siguientes actividades: 
• Practicar mucho. La mejor manera de aprender 
sobre los algoritmos de aprendizaje automático 
es practicar con frecuencia. 
• Buscar ayuda cuando sea necesario. Si tienes 
problemas para entender un concepto o resolver 
un problema, no dudes en pedir ayuda a un 
profesor o a un tutor. 
• Participar en proyectos. Trabajar en proyectos te 
ayudará a aplicar tus conocimientos sobre los 
algoritmos de aprendizaje automático en el 
mundo real. 
Explicación 
Los algoritmos de 
aprendizaje automático 
se basan en la idea de 
que los datos pueden 
contener información 
valiosa que puede ser 
utilizada para mejorar el 
rendimiento de un 
sistema. Los algoritmos 
de aprendizaje 
automático aprenden de 
los datos mediante un 
proceso de 
entrenamiento. Durante 
el entrenamiento, el 
algoritmo se presenta 
con un conjunto de 
datos etiquetados, que 
consisten en datos y sus 
etiquetas 
correspondientes. El 
algoritmo utiliza estos 
datos para aprender a 
asociar datos con 
etiquetas. 
Tipos de algoritmos de 
aprendizaje automático 
Los algoritmos de 
aprendizaje automático 
se pueden clasificar en 
diferentes tipos, según 
el método que utilicen 
para aprender de los 
datos. Algunos tipos 
comunes de algoritmos 
de aprendizaje 
automático incluyen: 
• Aprendizaje 
supervisado: Los 
algoritmos de 
aprendizaje 
Algoritmos Computacionales Grupo C 
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supervisado se utilizan cuando se dispone de 
datos etiquetados. 
• Aprendizaje no supervisado: Los algoritmos de 
aprendizaje no supervisado se utilizan cuando no 
se dispone de datos etiquetados. 
• Aprendizaje por refuerzo: Los algoritmos de 
aprendizaje por refuerzo se utilizan cuando el 
sistema puede interactuar con el entorno. 
Precisión y eficiencia de los algoritmos de aprendizaje 
automático 
La precisión y la eficiencia son dos factores importantes 
a considerar al elegir un algoritmo de aprendizaje 
automático. La precisión se refiere a la exactitud de las 
predicciones del algoritmo. La eficiencia se refiere al 
tiempo que tarda el algoritmo en aprender de los datos. 
Conclusión 
Los algoritmos de aprendizaje automático son una 
herramienta importante que se utiliza en una amplia 
gama de aplicaciones. Los estudiantes de universidad 
que están aprendiendo sobre los algoritmos de 
aprendizaje automático deben comprender los 
diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje 
automático y sus características. 
Recomendaciones específicas para estudiantes de 
universidad 
• Entiende los diferentes tipos de algoritmos de 
aprendizaje automático. Cada tipo de algoritmo 
de aprendizaje automático tiene sus propias 
ventajas y desventajas. 
• Aprende sobre la precisión y la eficiencia de los 
algoritmos de aprendizaje automático. La 
precisión y la eficiencia son dos factores 
importantes a considerar al elegir un algoritmo de 
aprendizaje automático. 
• Practica con diferentes algoritmos de aprendizaje 
automático. La mejor manera de aprender sobre 
los algoritmos de aprendizaje automático es 
practicar con frecuencia. 
Ejemplos de algoritmos 
de aprendizaje 
automático 
Algunos ejemplos de 
algoritmos de 
aprendizaje automático 
incluyen: 
• Regresión 
lineal: Este 
algoritmo se 
utiliza para 
predecir un valor 
continuo. 
• Clasificación 
logística: Este 
algoritmo se 
utiliza para 
predecir una 
categoría. 
• Árboles de 
decisión: Este 
algoritmo se 
utiliza para tomar 
decisiones. 
• Redes 
neuronales: Este 
algoritmo se 
utiliza para 
aprender 
patrones 
complejos. 
Estos algoritmos se 
utilizan en una amplia 
gama de aplicaciones, 
como la clasificación de 
imágenes, la predicción 
de precios y el 
reconocimiento de voz.