Fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, se desarrollan modelos y algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones o juicios sin necesidad de programación explícita. El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático utiliza una amplia gama de algoritmos y técnicas importantes. A continuación se muestra una lista de algoritmos de aprendizaje automático: Algoritmo de máquina de vectores soporte, Algoritmo de clasificación de árbol de decisión, Algoritmo de bosque aleatorio, Algoritmo de regresión logística, Algoritmo de regresión lineal, Algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN), Algoritmo clasificador Naïve Bayes, Algoritmo de agrupación K-Means, Algoritmo XG-Boost. Estos algoritmos se emplean en muchos ámbitos diferentes, como la robótica, el marketing, la sanidad y las finanzas, y constituyen la base del aprendizaje automático. La elección del algoritmo depende de la naturaleza del problema, las características de los datos y la capacidad informática disponible.